성능 개선하기

머신 러닝 이해하기

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

머신 러닝 워크플로

다양한 옵션

• 차원 축소
• 하이퍼파라미터 튜닝
• 앙상블 메서드

차원 축소

특성 수 줄이기

차원 축소: 예시

무관성: 일부 특성은 유용한 정보를 담고 있지 않습니다

차원 축소: 예시

상관관계: 일부 특성은 유사한 정보를 담고 있습니다

• 특성 하나만 유지
  • 예: _키_ 및 신발 크기 --> _키_
• 여러 특성을 하나의 기본 특성으로 통합
  • 예: _키_ 및 몸무게 --> 체질량지수

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝: 예시

SVM 알고리즘 하이퍼파라미터:

• kernel: '선형' --> '다항식'
• C
• degree
• gamma
• shrinking
• coef0
• tol
• ...

앙상블 메서드

앙상블 메서드: 분류

앙상블 메서드: 회귀

연습해봅시다!

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