혼공단 썸네일형 리스트형 [혼공단 10기] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) - 4주차 혼공단10기 - 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) 5장. 트리 알고리즘 기본 미션: 교차 검증을 그림으로 나타내기 05-2 교차 검증과 그리드 서치 교차 검증 : 훈련 세트를 여러 폴드로 나눈 후 한 폴드가 검증 세트의 역할 & 나머지 폴드는 모델 훈련. 모든 폴드에 대해 검증 점수를 얻어 평균 처리. cross_validate: 머신 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 교차 검증을 수행하는 함수. 모델의 성능을 더 정확하게 평가 및 overfitting(과적합)을 방지. GridSearchCV: 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용, 최적의 모델 탐색. (사용자가 지정한 하이퍼파라미터들의 가능한 모든 조합을 시도하여 최적의 조합 탐색) RandomizedSearchCV: 하이퍼파라미터 튜닝을 수행... 더보기 [혼공단 10기] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) - 3주차 혼공단10기 - 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(혼공머신) 4장. 다양한 분류 알고리즘 기본 미션 04-1.로지스틱 회귀 확인 문제 2번 풀이 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요? ▷시그모이드 함수 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수로, 선형 방정식의 출력을 0에서 1사이의 값으로 압축하며 이진 분류를 위해 사용한다. (값이 무한하게 큰 음수일 경우 0에 가깝게 되고 무한하게 큰 양수가 될때는 1에 가까운 값이 된다.) 정의역의 절댓값이 커질수록 기울기가 0에 수렴하게 되므로 역전파 과정에서 기울기값이 점차 사라지는 기울기 소실 문제가 발생한다. 선택 미션 04-2 과대적합/과소적합 import numpy as np import .. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
