728x90 반응형 knn2 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. 머신러닝 알고리즘 공부하기 (1) - R을 통한 knn(K nearest neighbor) 머신러닝 방법 중에는 KNN(K Nearest Neighbor) 기법이 있다. 이는 쉽게 생각해서 K번째 최근접 이웃이라는 뜻이다. 여기서 근접의 개념을 이해하기 위해서는 거기를 어떻게 구할 것이냐의 이해가 있어야 하는데, 여기에서는 유클리디언 거리를 사용한다. 유클리디언 거리공식은 아래와 같다. 그림을 통해 생각해보자 이미 파란색, 빨간색, 초록색 그룹으로 구별되어 있는 집단이 있다고 생각해보자. 여기서 새로운 노란색 점이 생기면, 이를 어떤 집단으로 구별해야 하는지를 정해야 한다. 이때 가장 가까운 k개의 점을 봐서 노란점은 무슨 집단에 들어가야 한다고 정해주는 것이 knn 방법이다. 위의 그림의 경우 파란색 집단과는 3개, 노란색과는 2개, 초록색과는 1개의 최근접 점이 있으므로 파란색으로 분류가 .. 2021. 1. 5. 이전 1 다음 728x90 반응형
