선형회구1 230413_DB복습 안녕하세요. 보랏입니다. 어제 잠시 약속이 있어 어제 복습 내용을 올리게 되었습니다. 바로 복습 시작하고 오늘 오후에 던파 분석 내용도 올리도록 하겠습니다. 바로 복습 시작하겠습니다. 1. 머신러닝 - 릿지, 랏쏘, 엘라스틱 넷 회귀 알고리즘 모델의 과대적합을 방지하는 좋은 방법은 모델에 규제를 가하는 방법 다항회귀모델의 다항식 차수를 감소시키는 등 자유도를 줄이는 방법 회귀 계수의 크기를 제어해 과적합을 개선하려면 아래 그림과 깉이 함수를 최소화하는 것이 필요 alpha : 학습 데이터 적합 정도와 회귀 계수 값의 크기 제어를 수행하는 튜닝 파라미터 alpha가 0(또는 매우 작은 값) 이면 비용 함수 식은 기존과 동일한 Min(RSS(W)+0) 이 됨 alpha가 무한대(또는 매우 큰 값) 이면 비용.. 2023. 4. 14. 이전 1 다음
