소프트맥스 (1) 썸네일형 리스트형 [기계학습/ML]8. 회귀 알고리즘(3) - 로지스틱 회귀 이제 Pupbani는 회귀 문제를 다룰 수 있고 특성값을 전처리하거나 특성을 조합해 새로운 특성을 만들 수 있게 되었다. 어느날 마케팅 팀에서 Pupbani에게 다음과 같은 요청을 했다. "7개의 생선이 랜덤하게 들어 있는 럭키백 이벤트를 진행할 것인데 이 럭키백에 있는 생선들이 나올 확률을 구해주세요!" "생선의 무게 ,길이, 높이, 두께, 대각선 길이 데이터도 같이 드릴게요!" Pupbani는 새로운 과제에 대해 생각에 잠겼다. 갑자기 번뜩이는 아이디어가 떠올랐다. K-최근접 이웃은 주변 이웃을 찾아주니까 이웃의 클래스 비율을 확률이라고 출력하면 되지 않을까? 사각형이 나올 확률 30% 원이 나올 확률 20% 삼각형이 나올 확룰 50% 사이킷런의 K-최근접 이웃 분류기로 하면 될 것 같다. 데이터 준.. 이전 1 다음
