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[인공지능][실습] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) - 나는 과연 타이타닉 침몰에서 살아남을 수 있었을까?
로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대한 이론이 필요하신 분들은 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다. [인공지능][개념] 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 무엇이며, 시그모이드(Sigmoid) 함수는 왜 사용하는 것일까? : https://itstory1592.tistory.com/8 이번 글에서는, 영화 타이타닉 사고가 일어났을 때의 상황을 가정하여 로지스틱 회귀(Logistic Regression)를 직접 실습해보려고 한다. '만약 그 자리에 내가 있었다면 살아남았을 수 있었을까?' 하는 의문점을 풀어주는 실습이 될 것이다. import pandas as pd import numpy as np #사이킷런의 로지스틱 회귀 라이브러리 from sklearn.linear..
[인공지능][개념] 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 무엇이며, 시그모이드(Sigmoid) 함수는 왜 사용하는 것일까?
로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 사건(Event)이 발생할 가능성을 예측하는 데 사용하는 모델이다. 주로 특정 조건(환경)이 주어졌을 때, 사건이 일어는지, 일어나지 않는지에 대해 다루곤 한다. 위 그래프는 로지스틱 회귀를 그래프로 나타낸 것이다. X축에는 (조건을 모두 고려하였을 때의) 점수, Y축으로 결과가 나타나 있는데, 결과를 보면 알다시피 0과 1로만 이루어진 모습을 확인할 수 있을 것이다. 즉, 사건이 일어나고(1) 일어나지 않고(0)를 예측하는 것이 로지스틱 회귀 모델의 목표라는 뜻이다. 사례를 들어 더 구체화해보도록 하자. 화재가 발생했을 때, 산소가 X만큼 부족해지면 '사망한다 or 사망하지 않는다.' 교통사고가 ..
[인공지능][실습] 다항회귀(Polynomial Regression)와 다중선형회귀(Mutiple Linear Regression)를 활용하여 생선의 무게를 예측해보자
(아직 이론에 대한 글을 읽지 않았다면, 아래의 링크를 참고하는 것을 추천👍) [인공지능][개념] 다항회귀(Polynomial Regression)와 다중선형회귀(Mutiple Linear Regression) + 규제(Regularization)에 대해 알아보자 : itstory1592.tistory.com/6 다항회귀와 다중선형회귀를 통해 정확도를 높여보자! 지난 글에서 다항회귀 (Polynomial regression)과 다중선형회귀 (Multiple linear regression)에 대한 이론을 알아보았다. 이번에는 이론으로만 공부한 두 개념을 적용하여 선형회귀보다 조금이라도 더 정확히 생선의 무게를 맞출 수 있는 모델을 만들어보도록 하자. 지난 이론에서 설명하였듯이, 사실 생선 데이터의 분포를..
[인공지능][개념] 다항회귀(Polynomial Regression)와 다중선형회귀(Mutiple Linear Regression) + 규제(Regularization)에 대해 알아보자
다항회귀 (Polynomial Regression) 지난 글에서는 선형회귀 (Linear regression)에 대해 알아보고 실습까지 진행해보았다. 이번 시간에는 다항회귀와 다중선형회귀가 무엇인지와 이 둘의 차이에 대해 알아보도록 하자. (그 전에, 선형회귀에 대해 잘 모르겠다면 이전 글을 참고하는 것을 추천한다.) [인공지능] 선형회귀에 대해 알아보자(이론) : itstory1592.tistory.com/4 [인공지능] 선형회귀(Linear regression)를 이용하여 생선의 무게를 예측해보자 : itstory1592.tistory.com/5 [인공지능] 선형회귀(Linear Regression)에 대해 알아보자(이론) 선형회귀 (Linear Regression) 이번 글에서는, 선형회귀 (Lin..
[인공지능][실습] 선형회귀(Linear regression)를 이용하여 생선의 무게를 예측해보자
선형회귀 (Linear Regression)를 통해 생선의 무게를 구해보자! 지난 글에서 배운 선형회귀 (Linear Regression)를 이용하여 직접 생선의 길이로 무게를 예측하는 모델을 구현해보자. [인공지능] 선형회귀에 대해 알아보자(이론) : itstory1592.tistory.com/4 먼저, 생선 데이터를 준비해보자! import numpy as np #농어의 길이 perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24...
[인공지능][개념] 선형회귀(Linear Regression)에 대해 알아보자
선형회귀 (Linear Regression) 이번 글에서는, 선형회귀 (Linear Regression)에 대한 개념을 알아보려고 한다. 선형회귀란, 위 그래프를 보면 알 수 있듯이, x와 y의 선형적인 관계를 구해 값을 예측하는 것이다. x는 변수이므로 어떠한 값이든 적용될 수 있지만, 기울기 a와 절편 b는 모르는 상태이다. 그 말은 즉, 기울기와 절편의 값을 알게 된다면, 원하는 x값을 대입했을 때 y값을 얻을 수 있다는 말과 동일하다. 중학교 수학 과정에서 배운 방정식 (y = ax+b) 개념을 적용하여 이해하면 쉽다. 인공지능에서는 방정식에서의 기울기 a를 w(weight)라는 변수로 표현하며, 가중치 또는 계수라고 부르고, b(bias)는 수학에서와 동일하게 절편이라고 부른다. 그렇다면 가중치..
[인공지능] 싸지방 코딩 학습주제 정하기
싸지방에서 인공지능(AI) 코딩하기 오늘부터 이 블로그에 내가 코딩하고 공부하는 과정들을 글로 남겨보려고 한다. 첫번째 이유로는, 내가 이만큼 공부했다는 걸 남기기 위함이고 두번째 이유로는, 인간은 망각의 동물.. 까먹었을 때 다시 공부하기 위함이다. 하지만 무려 코딩 환경은 싸지방이라는 현실...ㅠㅠㅠ 왜 싸지방에서까지 코딩을 하냐 물어본다면 답변은... 본인 성격상 시간을 허투루 보내는걸 못 참기 때문..ㅎㅎ!! 20대 초반을 군대에서 가만히 앉아서 날릴 수만은 없다!! 우리 부대는 특성상 휴대폰을 사용할 수 없는 곳이지만, 그만큼 싸지방을 다양한 시간대에 많이 이용할 수 있는 환경이다. 오히려 좋아~~!! 개인정비 때마다 드러누워서 핸드폰만 하다 보면 내 성격에 벌써 불안증세가 왔을 것이다ㅋㅋ 그렇..