요약
- 원제(블로그 표기) "머신러닝 두 번째: 예측과 분류" — 파일명 금지 문자(:)만 치환. 게시일 2025-02-10 · slug
machine-learning-second-journey · 카테고리 "AI · 머신러닝 공부 / ML 기초 · 실습" · 한국어·영어 병기 - 첫 글에서 라이브러리 기초를 다진 뒤, 실제 예측·분류 모델을 직접 만들어 본 두 번째 학습 기록.
- 선형 회귀·다중 선형 회귀, 로지스틱 회귀(이진·다중 분류), K-Fold 교차 검증과 GridSearchCV 하이퍼파라미터 튜닝을 코드 예시로 정리한다.
- 실전 파트로 주택 가격 예측 미니 프로젝트(전처리·스케일링·랜덤 포레스트)를 진행하고 feature importance로 결과를 해석했다.
- 느낀 점: 스케일링 없이는 로지스틱 회귀가 불안정하다는 것, 해석 가능성이 실제로 유용하다는 것. 다음 스텝은 앙상블, 그다음 딥러닝.
등장하는 것
연결
- Writing · 머신러닝을 위한 Python 생태계 학습 기록
- 개념: i18n 다국어 · 교차 검증 · 기술 블로그 운영 · 로지스틱 회귀 · 설명가능 이상탐지 · 앙상블 · 하이퍼파라미터 튜닝
