ML,DL
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[DL] 차 상태 예측 분류 신경망 모델 구축 실습ML,DL 2024. 3. 22. 13:19
자동차 평가 데이터셋을 사용하여, 자동차의 6개 피처 특성을 바탕으로 7번째 피처인 '차 상태' 를 예측하는 분류 모델이다. 사용된 신경망 모델은 임베딩 레이어를 사용하여 범주형 입력 데이터의 차원 축소 → 선형 레이어 → ReLU → 배치 정규화 → 드롭 아웃 을 통과하여 최종 출력은 “차 상태”를 분류하는 4개의 클래스에 해당하는 확률을 나타낸다. 모델은 주어진 epoch동안 학습되며, 각 epoch마다 모델의 출력인 예측값과 실제 레이블 간 차이인 loss를 계산하고 이를 기반으로 모델 weight를 업데이트한다. 학습 과정에서 loss가 감소하는 것을 목표로 한다. Loss로 CrossEntropy를 사용하였고, 최적화를 위해 optimizer로 Adam을 사용하였다. 프레임워크로는 파이토치를 사..
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LG AIMERS 4기 PHASE 2 해커톤 및 수료 후기ML,DL 2024. 3. 11. 01:23
LG AIMERS 4기로 활동하면서 진행한 해커톤 경험을 기록한 글 PHASE 2는 2월1일 ~ 2월 26일까지 약 한달간 진행된 해커톤 프로젝트였다. 해커톤 어떻게 ?해커톤 주제는 "MQL 데이터 기반 B2B 영업기회 창출 예측 모델 개발" 이었다. 고객의 MQL데이터(train.csv)가 주어졌다. 여기에는 고객의 국적, 고객의 회사명, 고객의 유형, 요청 제품 카테고리 등 고객과 관련된 28개의 피처와 데이터가 주어졌고, 이를 기반으로 is_converted(영업전환여부) 라는 피처가 Ture인지 False인지를 예측하는 binary classification 모델을 만들어야 했다. train.csv 에는 is_converted가 결측값이 아닌 true/false로 나타나있었기 때문에, 이를 통해..
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Logistic regression을 사용한 예측 모델 만들기ML,DL 2024. 1. 23. 18:36
Logistic regression은 binary classification 문제를 푸는데 쓰이는 머신러닝 방법론이다. 💡 독립변수가 (-∞,∞)의 어느 숫자이든 상관없이 종속 변수 또는 결과 값이 항상 범위 [0,1] 사이에 있도록 한다. 이는 오즈를 로짓변환 수행함으로써 항상 [0,1]사이 값을 갖는 로지스틱 함수(시그모이드 함수)를 얻을 수 있다. kaggle제공 https://www.kaggle.com/code/adepvenugopal/logistic-regression-predicting-insurance-buying/notebook Logistic Regression : Predicting Insurance buying Explore and run machine learning code wit..