데이터 한 그릇

차원 축소란 PCA 개요 차원 축소란? 머신러닝 차원 축소 편에서는 대표적인 차원 축소 알고리즘인 PCA, LDA, SVD, NMF에 대해서 살펴볼 예정이다. 차원 축소란 매우 많은 피처로 구성된 데이터 세트의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터 세트를 생성하는 것이다. 일반적으로 차원이 증가할수록 데이터 포인트 간의 거리가 기하급수적으로 증가한다. 따라서 수많은 데이터 피처를 가지고 있는 데이터 세트 경우에는 상대적으로 적은 피처를 가지고 있는 데이터 세트에 비해서 예측도가 떨어진다. 따라서 데이터 피처를 줄여 차원을 줄이는 차원 축소를 해야만 한다. 차원 축소는 피처 선택(feature selection)과 피처 추출(feature extraction)로 나눌 수 있다. 피처 선택은 말 그대로 특정 ..

캐글에 있는 고급회귀 기법으르 사용한 집값 예측 데이터를 분석해 봤다. train 데이터 만으로 분석을 해봤다. 데이터 셋 변수 설명 # Features description SalePrice - the property's sale price in dollars. This is the target variable that you're trying to predict. MSSubClass: The building class MSZoning: The general zoning classification LotFrontage: Linear feet of street connected to property LotArea: Lot size in square feet Street: Type of road acces..