다중 공선성(multicollinarity) · 다중 공선성은 회귀 모델에서 변수 간의 상관관계가 커서 한 변수를 다른 변수들의 선형 조합으로 손쉽게 예측할 수 있는 경우를 뜻합니다. · 다중공선성은 회귀계수의 분산을 증가시킵니다. · 다중 공선성이 존재하면 회귀모델 계수 β0, β1, β2, …, βp의 추정이 어려워집니다. 다중 공선성 예 Xi1 = aXi2 + bXi3이 성립한다면 선형 회귀 식에서 Xi1 변수의 사용이 무의미해지기 때문입니다. http://bit.ly/38giIf4 https://en.wikipedia.org/wiki/Multicollinearity

F1지표(F1 score) 예시 2 F1 score on multiclass classification Step by Step· Recall - MODEL 1· Precision - MODEL 1· F1 score - MODEL 1· Recall - MODEL 2· Precision - MODEL 2· F1 score - MODEL 2· F1 score Comparison MODEL 1 Recall - MODEL 1 index TP FP Recall A 110 110 110/220=0.5 B 9 1 9/10=0.9 C 8 2 8/10=0.8 D 9 1 9/10=0.9 A, B, C, D로 class가 4개 이므로 4로 나누어서 average Recall을 구합니다. MODEL 1 Predictions o..

집합 자료형 관련 함수 다음 메소드들은 set을 변경하는 집합 자료 구조 메소드들입니다.

기존 프로그래밍 vs 머신러닝

공집합(null set) · 아무런 원소도 포함하지 않는 집합 · ∅ 기호로 나타냅니다. · 공집합은 모든 집합의 부분집합이 됩니다.

정렬 python의 정렬 알고리즘은 Timsort (변형된 merge sort)를 사용합니다. 파이썬은 디폴트로 cmp(a, b) 내장 함수를 이용하여 정렬 방식을 결정합니다.