목록모델 평가 (1)
SQL & Python Study
[D+26][ML] 지도학습 - 분류 분석(로지스틱 회귀, K-NN)과 F1-score
✏️ STUDY INDEX 01. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 02. 최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)03. 평가지표 F1-score와 혼동행렬 01. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)이진 또는 다항 분류 문제 해결에 주로 사용하는 분석 기법*범주가 2개인 것 (ex. 스팸 메일인지 아닌지)데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 예측선형 회귀 결과를 0~1 사이 값으로 반환하는 시그모이드 함수를 활용하여 확률로 반환하는 원리.비용 함수를 최소화하여 모델의 예측 성능을 높이는 것이 목표*비용함수 : 로지스틱 회귀 모델이 예측한 값과 실제 타겟 값 사이의 차이 🍀 파이썬 로지스틱 회귀 분석 관련 함수sklearn.linear_mode..
💡Python/Machine learning (ML)
2024. 6. 17. 21:51