자기개발/Programming
2021. 6. 15.
머신러닝(Machine Learning) 기초 - 2 : 머신러닝 프로세스 (Model selection to how to use them)
1. 질문/문제 (Question) 공식화 2. 데이터 찾기 및 이해 3. 데이터 클리닝 및 기능 엔지니어링 4. 모델 선택 5. 조율 및 평가 6. 모델 사용 및 결과 도출 지난 포스팅의 연장으로 4,5,6번 머신러닝 가용 모델에 대해 포스팅해보겠다. 4. 모델 선택 - Choosing a model 우리가 태클하고자 하는 데이터와 어떤 문제를 해결하려는지에 대해 충분히 파악이 되었다면 이제는 알맞은 머신러닝 모델을 고르는 일만 남았다! - 고객 대기 시간 예측과 같은 연속성이 있는 결과 도출을 위해서는 회귀 법 (regression algorithm)을 사용하고 - 오더 대기 시간이 5분 혹은 10분일까?라는 입력값에 대한 분류를 위해서는 분류법 (classification algorithm)을 사용..
