통계4 로지스틱회귀와 친구되기(2) 이전글 로지스틱회귀와 친구되기(1) 관련글 선형회귀분석 밑바닥부터 이해하기 관련글 상관관계와 상관계수 1. 들어가며 연속형 변수 x, y의 관계는 상관관계(correlation) 분석을 통해 2가지 사실을 알 수 있다. 관계의 방향 관계의 강 diseny.tistory.com 1. 들어가며 이전글에서 로지스틱회귀 모델이 필요한 이유를 설명했다. 이번 글에서는 로지스틱회귀 모델 수식에 대해 살펴보자. 수식이 만들어지는 원리를 알아두면 로지스틱 회귀를 해석하는데 도움이 될 것이다. 아래 데이터는 이전글에서 설명했던 데이터와 동일하다. 시간 성적 합격 불합격 총인원 합격확률 0 25 1 17 18 0.06 1 30 1 15 16 0.06 2 40 1 14 15 0.07 3 50 3 20 23 0.13 4 75.. 2022. 4. 26. ROC 곡선 아주 쉽게 이해하기 1. 들어가며 통계 또는 머신러닝 모델을 만든 후에는 모델의 성능을 측정해야 한다. 대표적인 성능 측정 방법으로 혼동행렬과 ROC곡선이 있다. 혼동행렬표가 이해하기 쉬운데 반해 ROC 곡선은 직관적으로 이해하기에 다소 어렵다. ROC 곡선을 의미를 그림을 통해 쉽게 이해해보자. ※ 관련글 : 혼동행렬(confusion matrix) 1. 들어가며 이분형 예측 통계(머신러닝) 모델은 예측의 성능을 측정하는 기준이 필요하다. 이때 가장 대표적으로 이용되는 측정 지표가 혼동행렬표이다. 혼동행렬표로부터 모델의 성능을 측정 diseny.tistory.com 2. 전형적인 ROC 곡선 출처 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK549564/figure/ch12.Fig6/ 위의 은 .. 2022. 3. 21. 1. 5 데이터 과학 지금까지 데이터 분석에서부터 통계학, 머신러닝, 인공지능을 차례대로 소개해왔습니다. 명확하지는 않지만 이 용어들 사이에는 나름의 위계적인 관계가 있습니다. 그런데 데이터 과학이라는 말은 대중적으로 정착된 표현이지만 앞의 위계 구조에서 어디에 위치하는지 모호합니다. 그렇다고 데이터 분석에서부터 인공지능 스펙트럼에서 데이터 과학만의 독자적인 영역도 확실하지 않습니다. 데이터 과학이 무엇인지 구체적으로 인식하기 위해 우선 위키백과의 “데이터 과학”에 관한 정의를 살펴봅시다. “데이터 과학이란, 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야이다” 위의 정의에서 핵심적인 내용을 추출하면 다음과 같이 정리할 수 있습니다... 2020. 6. 22. 1.1 데이터 분석 대략 2010년을 전후로 데이터가 새로운 산업혁명의 동력으로 주목받기 시작했습니다. 첫 신호탄은 빅데이터였고 뒤를 이어 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능과 같은 용어들이 연이어 화려하게 등장해 세간의 뜨거운 관심도 받았습니다. 이 현상을 이해당사자의 입장에서 보고 겪은 사람들은 크게 두 부류입니다. 한 부류는 학계나 업계에서 이미 예전부터 데이터를 다루고 분석해왔던 사람들입니다. 이 부류의 사람들 중 일부는 데이터를 분석한다는 본질이 달라진 것도 아닌데 우후죽순 탄생하는 용어들은 유행에 편승한 새로운 이름 짓기에 지나지 않는다고 생각합니다. 또 다른 부류는 최근 10년 사이에 이 분야에 새롭게 진입했거나 처음 공부를 시작한 사람들입니다. 이 부류는 통계라는 용어에는 익숙한데 데이터 과학, 머신러.. 2020. 6. 21. 이전 1 다음
