열심히 코딩

머신러닝 모델이란 무엇일까?? 머신런이 모델만들기란 함수만들기라고 생각하면 된다. 어떤 값을 집어 넣었을 때 어떠한 결과가 예측 될 수 있는 절차를 만드는 것이라고 보면되는 것이다. 규칙을 찾아 만드는 함수를 머신러닝이라고 보면 되는 것이다. 머신러닝 모델을 만들 때 두 종류의 변수를 사용합니다.•예측 변수(predictor variable): 예측하는 데 활용하는 변수 또는 모델에 입력하는 값을 예측 변수라 합니다. •타겟 변수(target variable): 예측하고자 하는 변수 또는 모델이 출력하는 값을 타겟 변수라 합니다. 1.소득 예측 모델 만들기 전처리 adult 데이터를 이용해 인적 정보로 소득을 예측하는 의사결정나무 모델을 만들어 보겠습니다. import pandas as pddf =..

오늘은 통계분석 기법을 이용한 가설 검정을 해볼 것이다.데이터분석을 하기전에는 이러한 결과들이 어떤 원인에 의해서 일어난 것인지 알아야하고, 또 그러한 원인에 의해서 어떠한 결과가 앞으로 일어날 지 알고 싶어 데이터 분석을 하는 것이다. 그렇다면 그 원인이 진짜 그 결과를 만들어내는 것인지 알고싶으면 가설검증을 해야한다.! 다음 우리가 할 것은 통계분석 기법을 이용해 가설 검정하는 방법이다. 먼저 통계분석은 첫 번째로 기술통계로 두 번째로는 추론 통계로 나눌 수 있다. 1.기술통계 : 데이터를 요약해 설명하는 통계분석기법2.추론통계: 단순히 숫자를 요약하는 것을 넘어 어떤 값이 발생할 확률을 계산하는 통계기법(일반적인 통계분석) 다음 첫 번 째로 할 것은 t- test 이다. 1. T- test..