![]()
단순선형 회귀모델과 상관관계 분석상관관계(Correlation)한 변수가 변화할 때 다른 변수가 함께 변화하는 경향성을 보일 때 두 변수 사이의 관계를 상관관계라고 한다. 인과관계(Causation)한 변수의 변화가 원인이 되어 그 결과로써 다른 변수를 변화시킬 때, 두 변수 사이의 관계를 인과관계라고 한다.인과관계가 있는 변수는 상관관계도 있지만, 역은 성립하지 않는다.상관관계의 판단은 쉽지만 인과관계는 그렇지 않다.그래서 이 뒤에 상관관계 분석은 이름처럼 상관관계를 분석하는 것이지, 인관관계를 분석하는 것이 아니라는 걸 명심해야 한다! 선형회귀 (Linear Regression)선형회귀 모델은 데이터를 가장 잘 대변하는 최적의 선을 찾는 과정이다.독립변수들(X)과 연속형 종속변수(Y) 사이의 선형 관..
![]()
이번 글은 이전 글에서 작성한 개념을 적용한 실전 사례 중심 내용이다. 그러니 이전 글을 읽고 오면 좋다.머신러닝 프로세스에서 변수 선택 방법 - Filter methods, Wrapper methods, Embedded methods 머신러닝 프로세스에서 변수 선택 방법 - Filter methods, Wrapper methods, Embedded methods📌 서론머신러닝 프로세스에서 변수를 선택하는 것 또한 중요하다. 이번 글에서는 변수를 선택하는 방법에 대해서 설명해 보겠다.머신러닝 프로세스문제 해결 프로세스/머신러닝 프로세스는yijoon009.tistory.com 실전 사례 1 - Correlation 기반 selectionKaggle IEEE-CIS Fraud Detection 대회에서 ..
![]()
📌 서론머신러닝 프로세스에서 변수를 선택하는 것 또한 중요하다. 이번 글에서는 변수를 선택하는 방법에 대해서 설명해 보겠다.머신러닝 프로세스문제 해결 프로세스/머신러닝 프로세스는 다음과 같다.여기서 변수 선택의 의미를 생각해 보자. 현재 데이터 수집이 되었고, 수집한 데이터를 전처리하는 단계에서 EDA를 통해 데이터 분석을 진행했다. 결측치와 이상치를 처리하고 연속형 변수에 대해서 transformation이나 다른 변환 처리를 했고, 변주형 변수에 대해서 도 처리한 상황이라고 가정해 보자. 그리고 그러한 데이터에 추가적인 feature engineering을 생성해 줘서 성능까지 끌어올릴 준비가 된 상황이다. 이 상황에서 변수 선택의 의미가 무엇일까? 변수 선택 의미변수 선택의 정의는, 기존의 변수와..
