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ADP 실기 준비 - 머신러닝 (2) 비모수 회귀분석 패키지 및 함수 정리 비모수 회귀(Nonparametric Regression)는 데이터의 관계를 모델링하는 데에 파라미터화된 함수 형태를 사용하지 않는 회귀 분석 기법입니다. 이는 데이터의 구조나 분포에 대한 가정을 거의 하지 않는다는 점에서 파라미터화된 모형과 대조됩니다. 비모수 회귀는 데이터로부터 학습하여 관계를 모델링하는데, 이를 통해 새로운 입력에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 비모수 회귀는 일반적으로 다음과 같은 방법을 사용하여 구현됩니다. 1. 커널 회귀(Kernel Regression) 커널 회귀는 가까운 이웃 데이터 포인트들의 가중 평균을 사용하여 예측을 수행하는 방법입니다. 입력 데이터 포인트를 중심으로 하는 가중치를 커널 함수를 통해 할당하고, 가중치를 기반으로 예측을 계산합니다. 이를 통해 데이터의 .. 2023. 6. 2.
ADP 실기 준비 - 머신러닝 (1) 회귀분석 패키지/함수 정리 1. 단순회귀분석, 다항회귀분석 (polynomial analysis) , 다중회귀분석 # lm은 선형 모형을 적합시키는 데 사용됩니다. 회귀 분석, 분산의 단일 층 분석 및 # 공분산 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다 # (aov가 이러한 인터페이스를 더 편리하게 제공할 수도 있음). result 컬럼의 평균값 weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, …) # 고려사항 formula에 넣을 때 심볼의 의미는 R을 이용한 통계데이터분석 책 p.152 참고 # formula에 제곱, 세제곱을 넣으며, 분석해볼 수 있.. 2023. 6. 1.
ADP 20회 실기_ 머신러닝 파트 1. 기계학습 (날씨 데이터 최고 온도 예측) 활용 데이터 : https://drive.google.com/file/d/1pko9oRmCllAxipZoa3aoztGZfPAD2iwj/view *데이터에 대한 간략한 설명 temp_1 : 전날 최고온도 temp_2 : 전전날 최고온도 friend : 친구의 예측온도 데이터 확인 및 전처리 데이터 EDA 수행 library(data.table) library(dlookr) library(tidyverse) data 2023. 5. 19.
ADP 통계 문제 및 연습(제 23회차) 제 23회차 통계문제 문제 1. 공장에서는 진공관 수명이 1만 시간이라고 주장하여 품질관리팀에서 12개 샘플을 뽑았음 유의수준 5%에서 부호 검정하시오 데이터 출처 : https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/adp/23/problem2.csv 1. 귀무가설 연구가설 세우시오 귀무가설 : 데이터의 중위수는 1만 시간이다 / 연구가설 : 데이터의 중위수는 1만 시간이 아니다 2. 유효한 데이터의 숫자는? 8개(중위수 검정에서 중위수와 동일한 값은 유효데이터 x이므로) 3. 검정통계량 및 연구 가설 채택 여부를 작성하라 library(data.table) df 2023. 2. 15.
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