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프로그래밍/머신러닝18

서포트 백터 머신(model = SVR(kernel = 'rbf', C=1000, gamma = 1000)_파이썬으로 머신러닝 배우기 이번글에서는 SVR의 kernel 'rbf'의 c옵션과 gamma옵션에 대해 알아보자! C와 gamma값이 바뀔 때 결정계수가 다르게 나오는데 어떻게 바꾸어야 결정계수가 크게 나오는지 실험해보려한다! 1. C와 gamma는 무엇일까? c 는 제약 조건이며 0.1 : 매우 제약조건이 큰 경우 100 : 제약조건이 작은 경우 로 이해하면 된다. gamma는 가우시안 커널의 반경을 크게 또는 작게할 것인지를 의미한다. 사실...c와 gamma가 정확히 무엇인지는 잘 모르겠다. 2. 실전 c와 gamma 조정!! C값이 0.1일 때 gamma값을 0.1, 1, 10, 100, 1000으로 바꾸어가며 결정계수를 확인해보고 그리고 C값이 1일 때 gamma값을 바꾸어가며 결정계수를 확인해보자. 이런식으로 C값이 0.. 2021. 4. 23.
서포트 백터 머신(from sklearn.svm import SVR)_파이썬으로 머신러닝 배우기 기계 학습은 데이터의 특성에 따라 사용하는 모델이 달라진다. 그래서, 데이터의 특징을 살펴보고 여기에 적절한 모델을 선택하면 된다! 다양한 머신러닝 모델 1) 서포트 벡터 머신 2) 랜덤 포레스트(decesion tree를 우선으로) 3) 그레이디언트 부스팅 4) 에이다 부스트 등등이 있다. 오늘은 서포트 벡터 모델을 사용해보려한다! 1. 기본 개념 복습하기! 인공지능 - 규칙을 찾는 것 기계학습 - 학습을 하는 것 딥러닝(신경망) - 신경망 방식으로 학습을 하는 것 인공지능은 매우 큰 개념이고 그 안에 기계학습이 있고 그 안에 딥러닝이 있다고 이해하면 쉽다. 기계학습은 (1)회귀(선형, 비선형)과 (2)식별(2개,3개...n개)로 나눌 수 있다. 2. 학습 과정 머신러닝의 학습 과정은 아래의 4가지 단.. 2021. 4. 21.
집값과 경기종합지수의 상관관계_파이썬으로 머신러닝 배우기 파이썬으로 머신러닝 배우기! 먼저 kosis.kr에서 서울의 아파트 매매가, 단독주택매매가, 연립다세대 매매가, 경기종합지수에 대한 데이터를 가져왔다. kosis.kr/index/index.do KOSIS 국가통계포털 첫단어 더보기 끝단어 더보기 자동완성 끄기 자동완성 켜기 자동 추천 기능을 사용해보세요. 검색어 입력시 자동으로 관련어를 추천합니다. kosis.kr 가져온 데이터들은 엑셀에 2015년 10월부터 2021년 2월까지로 정리하였다. 서울의 아파트, 연립다세대, 단독주택의 평균 매매가격이며 아파트 : 전용면적 기준, 규모1) 40㎡이하, 규모2) 40㎡초과~60㎡이하, 규모3) 60㎡초과~85㎡이하, 규모4) 85㎡초과~102㎡이하,규모5) 102㎡초과~135㎡이하, 규모6) 135㎡초과 중에.. 2021. 4. 19.
삼성전자, 현대자동차, LG화학 주가와 KOSPI 주가의 상관 관계 분석_파이썬으로 머신러닝 배우기 파이썬으로 머신러닝 배우기! 이번에는 삼성전자 주가, 현대 자동차 주가, LG화학 주가와 KOSPI 주가의 상관관계를 분석해보려한다. 우선 데이터는 yahoo finance에서 1년치 데이터를 각각 다운받았고 장 마감 금액만으로 분석을 진행하였다. finance.yahoo.com/quote/%5EKS11?p=%5EKS11 KOSPI Composite Index (^KS11) Charts, Data & News - Yahoo Finance Find the latest information on KOSPI Composite Index (^KS11) including data, charts, related news and more from Yahoo Finance finance.yahoo.com 정리한 엑셀파.. 2021. 4. 16.
다중 선형 회귀_파이썬으로 머신러닝 배우기 오늘의 목표 1. 1차 선형 회귀식 만들기 y = a * x1 + b * x2 + c 총점 = a * 수학 + b * 국어 + c x1과 x2가 y를 결정하는 식이다. 즉, 수학점수와 국어점수가 총점을 결정한다고 이해하면 된다. 2. 수학, 국어 성적으로 총점을 예측하는 회귀식 만들기 x1 = 수학 성적 x2 = 국어 성적 y = 총점이다. 코드로 나타내보면 기본 선형 회귀와 같으나 x변수에서 math와 kor 두 가지를 모두 써주면 된다. import pandas as pd import openpyxl import matplotlib.pyplot as plot import sklearn plot.rcParams["font.family"] = 'Malgun gothic' data = pd.read_exc.. 2021. 4. 14.
단순 선형 회귀 2차식, 3차식, n차식까지 만들기(PolynomialFeatures)_파이썬으로 머신러닝 배우기 오늘의 목표 수학 성적 데이터가 총점을 예측하는 2차~6차 회귀 식을 만들어 보자! 지난 글에서는 수학 성적 데이터로 총점을 예측하는 1차 함수 회귀 식을 만들어보았다. 이번에는 1차 함수 뿐만 아니라 2차, 3차...6차 등 n차 함수를 만들어보려 한다! 1. x값, y값, 예측 식 확인 x값= 수학 성적(엑셀 파일) y값 = 총점(엑셀 파일) 라고 했을 때 2차 함수를 예측하려한다. 그 식은 y = ax² + bx + c 로 볼 수 있는데 중요한 것은 기울기와 y절편을 찾는 것이다! 결국 총점 = x * 수학 * 수학 - y * 수학 + z 의 형태로 나오게 된다. 2. repl.it에서 코딩해보기! 이번에는 직접 repl.it에서 코딩해보자! 컴퓨터에 파이썬을 깔고 pip install을 안해도 r.. 2021. 4. 12.
단순 선형 회귀(LinearRegression)_파이썬으로 머신러닝 배우기 파이썬으로 머신러닝 배우기! 오늘의 목표 1. 단순 선형 회귀에 대해 알아본다. 1. 단순 선형 회귀 단순 선형 회귀는 '독립변수'와 '종속변수'가 선형적인 관련성이 있다는 전제 하에 변수들간의 관계를 선형 함수식으로 모형화하기 위한 분석방법이다. 컴퓨터는 데이터와 일차 방정식 선 사이의 차이를 가장 적게 하는 식을 계속 찾아 나가면서 최종적인 함수식을 찾는다. 2. 단순 선형 회귀 모델 단순 선형 회귀 모델의 간단한 예시를 살펴보자! Y = W * X + B W는 Weight를 의미하고 B는 Bias를 의미한다. X와 Y 의 관계를 가지고 W와 B를 만들어가는 과정이다. 키 = W * 몸무게 + B 한국 주식 = W * 미국주식 + B 자동차 수 = W * 국민소득 + B 3. 단순 선형 회귀 예시 아.. 2021. 4. 9.
Machine Learning이란? pip install 모듈 설치하기_파이썬으로 머신러닝 배우기 머신러닝 응용 및 실습 수업 정리 오늘의 목표 1. 머신러닝이란 무엇인지 알아보기 2. 머신러닝 학습 방법 알아보기 3. 머신러닝 파이썬 모듈 설치하기 1. Machine Learning이란 인공지능을 만들기 위한 기술이라고 볼 수 있다. 인공지능이란 넓은 의미로 보자면 인간의 지적 능력을 기계에서 구현하는 기술을 말하며 좁은 의미로 보자면 학습 데이터에서 규칙(패턴)을 찾고 예측하는 시스템을 말한다. 기계를 학습시키는 방법으로는 3가지가 있는데 바로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이다. 2. 머신러닝 학습 방법 분류 1) 지도(supervised)학습 지도학습은 데이터와 레이블이 있어야한다. 데이터에 레이블(정답)을 같이 입력해주고 새로운 데이터가 들어오면 비슷한 데이터의 레이블(정답)을 찾아준다. 2.. 2021. 4. 7.

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