반응형 [인공지능]19 [오렌지] 오렌지로 머신러닝 회귀 구현 Role > Feature : 독립변수 Target : 종속변수 Skip : 제외 meta : 메타데이터 ( 추가정보 ) 독립변수를 Feature, 종속변수를 Target으로 Role 설정. train_data와 Linear Regression 모델을 연결시키면, Linear Regression이라는 학습방법으로 모델을 만든다. 그리고 이 모델에게 값을 입력하여 예측시키고 싶으면, Prediction에 예측하고자 하는 데이터(cause_data)와 모델을 입력시킨다. 정리 train_datad와 모델(알고리즘) 연결 -> 해당 알고리즘을 사용해 연산하여 모델을 만듦. predict에 모델과 cause_data를 연결 -> 해당 모델을 사용하여 cause_data 입력을 받아 예측값을 표시함. 2020. 12. 11. [오렌지] 통계의 시각화 데이터의 성격을 나타내는 대푯값 - 평균 - 중앙값 (오름차순으로 정렬된 값 중에 중앙값) - 최빈값 하지만 이런 수적인 대푯값만으론 데이터의 성격을 파악하는게 쉽지 않다. (평균이나 중앙값이 같아도 데이터의 크기범위가 천차만별일 수 있어서) 따라서 데이터의 분포를 보는 것이 중요. 데이터 시각화 도구 box plot - 데이터의 대푯값들을 확인 가능. - 데이터의 분포를 확인하기 위한 사분위수/표준편차 기능 제공. 정보를 직관적 - 감각적으로 이해 가능. 산점도, Scatter plot - 데이터를 좌표평면 그래프로 확인 가능. -> 데이터의 변화/분포 확인 가능 - 상관관계에 있는 열들을 파악할 수 있게 도와줌. 2020. 12. 11. [인공지능] 오렌지 표를 다루는 도구. 코드없이도 드래그 앤 드롭으로 표의 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 이용한 예측과 같이 중요한 작업을 쉽게 배우고 사용할 수 있는 통계, 데이터마이닝 데이터과학에서 사용할 수 있는 도구 다운로드 orange.biolab.si/download/#macos 실습 2020. 12. 10. [인공지능] 머신러닝의 분류 머신러닝 (Machine Learning) - 지도 학습 (Supervised Learning) - 비지도 학습 (Unsupervised Learning) - 강화 학습 (Reinforcement Learning) 지도 학습 (Supervised Leaning) - 분류 (Classfication) - 회귀 (Regression) 비지도 학습 (Unsupervised Learning) - 군집화 (Clustering) - 변환 (Transform) - 연관 (Association) 지도 학습 (Supervised Learning) 문제와 정답을 가르쳐줌. (문제집과 정답을 주는 것) 독립변수(문제)와 종속변수(정답)에 대한 충분한 데이터를 넘겨주어서 생성시킨 모델에 문제가 주어졌을 때 경험을 토대로 정답.. 2020. 12. 9. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
