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지도학습 | 선형모델의 장단점과 매개변수Machine Learning/ML with Python Library 2024. 4. 2. 22:26
선형 모델의 주 매개변수는 Regression 모델에서는 alpha였고, Classification Model이었던 LinearSVC와 LogisticRegression에서는 C였다. alpha값이 클수록, C값이 작을수록 모델은 단순해진다. 특히, Regression 모델에서 이 매개변수를 조정하는 일은 매우 중요하다. 또한 규제를 L1, L2중 어떤것을 사용할지 정해햐아하는데, 중요한 특성이 많이 없을땐 L1을, 그렇지 않으면 L2를 사용한다. L1은 몇가지 특성만 사용하기 때문에, 해당 모델에 중요한 특성과 효과를 이해하기 쉽다. Linear 모델은 학습 속도도 예측도 빠르다. 또한, 예측이 어떻게 만들어 지는지 비교적 쉽게 이해할 수 있다.
Linear 모델은 특성이 많을 때 잘 작동하는데, 다른 모델로 학습하기 어려운 매우 큰 데이터셋도 Linear 모델을 많이 사용한다. 하지만, 저차원의 데이터셋은 다른 모델들의 성능이 더 좋다.
Reference
https://colab.research.google.com/drive/1fzSiPpwbTUplw6G0PJSpGaVBWx5CEMIZ?usp=sharing
_02_supervised_machine_learning.ipynb
Colaboratory notebook
colab.research.google.com
What Are Linear Models?
A linear model is used when your points lie on an approximately straight line. Learn about linear models and how to use it by studying this entry.
www.houseofmath.com
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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 - 예스24
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