AI를 위한 필수 수학

99

Chapter 3 -

데이터에 함수를 최적화시키는 방법

49

https://www.kaggle.com

50

https://oreil.ly/yaV96

는 연구자도 있다. 가장 좋은 것은 분석적 측면과 수치적 측면 모두를 적절히 이해하는 것, 즉

이 두 가지 스타일의 연구자들 사이에 위치하는 것이다.

3.3

회귀: 숫자 값 예측

캐글 웹 사이트

49

에서 회귀 분석용 데이터셋을 검색하면 훌륭한 데이터셋과 관련 주피터 노

트북을 많이 찾을 수 있다. 여기서는

Fish

Market

데이터셋

50

을 사용할 것이다. 우리의 목표

는 길이

1

(

Length1

), 길이

2

(

Length2

), 길이

3

(

Length3

), 높이 (

Height

), 너비 (

Width

)로 레이블

이 지정된 다섯 가지 피처가 주어졌을 때 물고기의 무게를 예측하는 모델을 만드는 것이다 (그

림

3

-

2

). 문제를 단순화하기 위해 이 모델에 범주형 피처인 종 (

Species

)은 포함하지 않았다

(물고기의 종이 무게를 예측하는 데 좋은 변수이므로 이 변수를 사용하면 더 나은 예측 결과

를 얻을 수 있다 ). 범주형 피처인 종(

Species

)을 모델의 피처에 포함하려면 원-핫 인코딩

one

-

hot

encoding

을 사용하여 값을 숫자 값으로 변환해야 한다. 이는 말 그대로 카테고리 유형 (물고기

의 종 )에 따라 각 ...