회귀 모델

Python으로 통계 면접 문제 연습하기

Conor Dewey

Data Scientist, Squarespace

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  상관 산점도

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가정

  • 선형 관계
  • 오차는 정규분포를 따름
  • 등분산성
  • 독립 관측치
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선형회귀

선형 적합

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선형회귀

선형회귀 식

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예시: 선형회귀

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lm = LinearRegression()
lm.fit(X_train, y_train)

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, 
                    n_jobs=None, normalize=False)
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예시: 선형회귀

coef = lm.coef_
print(coef)

[0.79086669]
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로지스틱 회귀

  로지스틱 회귀 시각화

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로지스틱 회귀

  시그모이드 함수

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예시: 로지스틱 회귀

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(solver='lbfgs')
clf.fit(X_train, y_train)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, 
                   dual=False, fit_intercept=True, 
                   intercept_scaling=1,
                   max_iter=100, multi_class='warn',
                   n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=None, solver='lbfgs',
                   tol=0.0001, verbose=0, 
                   warm_start=False)
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예시: 로지스틱 회귀

coefs = clf.coef_
print(coefs)

[[0.4015177  3.85056451]]

accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(accuracy)

0.8583333333333333
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요약

  • 복습
  • 가정
  • 선형회귀
  • 로지스틱 회귀
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면접 준비를 시작합시다!

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