[Python 프로그래밍] 범주형 변수의 예측 모델 알고리즘 알아보기 | 로지스틱회귀, SVM, K-means 클러스터링을 중심으로| 파이썬 데이터 분석과 머신러닝의 모든 것

오늘은 범주형 변수의 예측 모델 알고리즘에 대한 간단한 설명과 몇 가지 예시를 설명드릴 예정입니다. 데이터 분석과 머신러닝의 모든 것은 크게 범주형 변수, 연속형 변수, 앙상블, 인공신경망, 설명가능한 AI의 챕터로 나뉘어집니다.

범주형 변수의 데이터로는 명목척도와 서열척도가, 연속형 변수의 데이터로는 등간척도와 비율척도가 포함됩니다. 범주형 변수의 예측 모델 알고리즘 범주형 변수의 예측 모델로는 여러 가지 다양한 알고리즘들이 있습니다.

예측 모델로 선택할 알고리즘은 데이터의 특성, 모델의 복잡성, 성능 요구 사항 등에 따라 다르게 사용할 수 있습니다. 1. 로지스틱 회귀( Logistic Regression ) : 로지스틱 회귀는 분류 알고리즘으로, 주로 이진 분류를 위해 사용되는 예측 모델 입니다.

범주형 변수를 다룰 때 널리 사용되며, 입력 변수의 선형 결합을 사용하여 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 따라서 확률적인 접근을 사용하여 경계를 구분하는 데 유용합니다....

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