TEAM EDA

Ch5: Resampling Methods *슬라이드*https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/cv_boot.pdf 교재 5.1.1을 공부하시면 됩니다. (영문: 176p~178p, 국문:202p~205p) *강의*Estimating Prediction Error and Validation Set Approach (14:01)https://www.youtube.com/watch?v=_2ij6eaaSl0&list=PL5-da3qGB5IA6E6ZNXu7dp89_uv8yocmf Training - versus Test set Training Sample에 대해 에러를 구하는 것은 Training Error이고 Test Sam..

이번 EDA 2기 첫 프로젝트로 진행했던 kaggle의 House Prices: Advanced Regression Techniques(https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques)에 대한 분석 보고서입니다. 추가적으로 해당 내용에 대해 결측치 처리와 모델의 변수 중요도에 대한 해석이 들어간 자료는 [Kaggle] House Prices: Advanced Regression Techniques(2)를 참고하시기 바랍니다. 집의 가격을 예측하는 문제로 사용한 모델은 ridge,lasso, Elastic Net, LightGBM, Xgboost입니다. 최종적으로 성적을 올리기위해 다른 사람들의 결과물을 반영해 추가적으로 앙생블을 ..

1. 회귀를 사용하기 적절하지 않은 경우는 어떤 경우이며 회귀와 분류의 차이는 무엇인가? 반응변수가 Categorical한 경우에 회귀를 사용하기 힘듭니다. 그 이유는 프린트에 나와있듯이 클래스별 차이를 인식하기 때문입니다. 추가로 0~1사이를 예측할 경우 0이하 or 1이상도 예측가능하기 때문입니다. 분류는 회귀와는 다르게 어떠한 class에 속할지 categorical하게 예측하는 것입니다. 2. 로지스틱 모델에서 사용되는 odds는 무엇인가? odds는 https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/9988AA395BF85AF10C의 링크의 식과 같습니다. 3. 신용카드 대금을 연체할 공산(odds)이 0.28인 사람 중 평균 몇 퍼센트가 실제로 연체할 것인가? 위의 식이 0.2..

이번주 슬라이드: https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/classification.pdf 교재 4.4 중 4.4.4와 4.5를 공부하시면 됩니다. (영문: 149~153p, 국문: 172 ~ 178p)*Quadratic Discriminant Analysis and Naive Bayes (10:07)*https://www.youtube.com/watch?v=6FiNGTYAOAA&list=PL5-da3qGB5IC4vaDba5ClatUmFppXLAhE 1. Quadratic Discriminant Analysis ... 2. Naive Bayes 3. LDA 4. Summary 로지스틱 회귀 분석은 특히 K = 2인 경..

이번주 슬라이드: https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/classification.pdf 교재 4.4 중 4.4.3을 공부하시면 됩니다. (영문: 142~148p, 국문: 164 ~ 172p)*Multivariate Linear Discriminant Analysis and ROC Curves (17:42)-4.4.3 (Fri)*https://www.youtube.com/watch?v=X4VDZDp2vqw&list=PL5-da3qGB5IC4vaDba5ClatUmFppXLAhE 1. From δk(x) to probabilities 2. Error의 종류 여기서 error의 종류가 여러개가 나오는데 아래의 표의 값들만..