전체 글523 Monotonic Solutions of Cooperative Games 이번 포스팅에서는 Shapley Value에 대한 Young의 논문 "Monotonic Solutions of Cooperative Games"을 읽고 정리해보았다. 요약 1. Introduction "단조성(Monotonicity)"는 문제의 데이터가 변하면 그 답도 비슷한 방식으로 변한다는 것으로 공정 배분의 일반적인 원리를 나타낸다. 여기서는 협력 게임(Cooperative Game)을 위한 단조성 원리를 알아보고자 한다. 2. Monotonicity 2.1 Cooperative Games $n$명의 플레이어($\{1, 2, \ldots, n \}=N$)로 이루어진 협력 게임(Cooperative Game - CG) $v$는 $N$의 모든 부분 집합$S$에 대하여 실수값으로 정의된 $v(\phi) .. 2022. 8. 11. [Seaborn] 5. 바이올린 플롯(Violin Plot) 그리기 안녕하십니까?!~ 꽁냥이 입니다. 오늘은 Seaborn에서 violinplot을 이용하여 바이올린 플롯을 그리는 방법을 소개하려고 합니다. - 목차 - 1. Seaborn violinplot 기본 2. Seaborn violinplot 다양한 기능 1. Seaborn violinplot 기본 violinplot은 기본적으로 x인자 또는 y인자에 수치형 원소를 갖는 배열(리스트, Numpy array, Pandas series 등)을 넣어주게 됩니다. 이때 x인자에 넣어주면 수평 바이올린 플롯, y인자에 넣어주면 수직 바이올린 플롯을 그리게 됩니다. import seaborn as sns sns.set_theme(style='whitegrid') tip_df = sns.load_dataset('tips').. 2022. 8. 10. [Seaborn] 4. 박스 플롯(Box Plot) 그리기 (feat. boxplot) 안녕하세요~ 꽁냥이에요. Seaborn에서는 boxplot을 이용하여 박스 플롯을 그릴 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 그 방법에 대해서 소개하려고 합니다. - 목차 - 1. Seaborn boxplot 기본 2. Seaborn boxplot 다양한 기능 Matplotlib으로 박스플롯(Box Plot) 그리는 방법을 알고 싶으신 분들은 아래에 포스팅해두었으니 참고해주세요. [상자 수염 그림(Box and Whisker Plot)] 1. Matplotlib을 이용하여 상자 수염 그림 그리기 [상자 수염 그림(Box and Whisker Plot)] 2. Matplotlib을 이용하여 그룹 상자 수염 그림(박스 플롯) 그리기 1. Seaborn boxplot 기본 boxplot은 기본적으로 x 또는 y인자.. 2022. 8. 9. [Scikit-Learn] 13. 교차 검증(Cross-Validation)을 통한 최적 파라미터 찾기 (feat. GridSearchCV) Scikit-Learn에서 제공하는 GridSearchCV를 이용하여 예측 모형의 파라미터 최적값을 Grid Search 교차 검증으로 찾을 수 있다. 이번 포스팅에서는 GridSearchCV 사용법을 살펴본다. GridSearchCV 기본 사용법 GridSearchCV 클래스는 기본적으로 예측 모형 클래스(estimator), 최적화할 파라미터와 grid 값을 담고 있는 딕셔너리(param_grid) 그리고 교차 검증시 데이터 분할 개수(cv) 인자를 지정한다. 더 자세한 설명은 여기를 참고하기 바란다. GridSearchCV( estimator, param_grid, cv) 기본 사용법을 알았으니 예제를 통해 구체적인 사용법을 알아보자. GridSearchCV 예제 여기서 살펴볼 예제는 서포트벡터머신.. 2022. 8. 9. [Scikit-Learn] 12. 파이프라인(Pipeline) 사용하기 (feat. Pipeline, make_pipeline) 이번 포스팅에서는 Scikit-Learn(sklearn)에서 Pipeline의 개념과 이를 사용하는 방법에 대해서 알아보려고 한다. - 목차 - 1. Pipeline 개념 2. Pipeline 사용법 Pipeline 개념 Pipeline은 데이터 전처리에서 학습까지의 과정을 하나로 연결해주는 것이라고 보면 된다. Pipeline이라는 단어도 각 과정을 파이프로 연결된 모습을 묘사한 것 같다. 아래 그림은 변수 선택에서부터 학습까지의 과정을 Pipeline을 사용하지 않은 경우와 사용하는 경우를 나타낸 것이다. 왼쪽 그림은 Pipeline을 사용하지 않는 경우 즉, 기존 방식의 모형 학습 과정이다. 기존 방식은 변수 선택 과정을 코딩하고 선택된 변수를 다시 표준화 한 다음 이를 가지고 모형을 학습하게 된다.. 2022. 8. 7. [Scikit-Learn] 11. 랜덤포레스트(Random Forest) 모형 학습하기 (feat. RandomForestClassifier, RandomForestRegressor) Scikit-Learn(sklearn)에서는 RandomForestClassifier, RandomForestRegressor를 이용하여 랜덤포레스트(Random Forest) 모형을 학습할 수 있다. 이번 포스팅에서는 Scikit-Learn(sklearn)을 이용하여 랜덤포레스트를 학습하는 방법을 알아본다. 랜덤포레스트는 분류 문제, 회귀 문제에 모두 적용할 수 있으므로 각각에 대해서 알아보자. - 목차 - 1. 분류 문제(RandomForestClassifier) 2. 회귀 문제(RandomForestRegressor) 랜덤포레스트(Random Forest)에 대한 개념은 아래에 포스팅해두었으니 궁금하신 분들은 읽어보면 좋다. 24. 랜덤포레스트(Random Forest)에 대해서 알아보자 24. 랜.. 2022. 8. 7. [Scikit-Learn] 10. 배깅(Bagging) 모형 학습하기 (feat. BaggingClassifier, BaggingRegressor) Scikit-Learn(sklearn)에서는 BaggingClassifier, BaggingRegressor를 이용하여 Bagging 예측 모형을 학습할 수 있다 알아보려고 한다. 이번 포스팅에서는 Bagging 예측 모형을 분류 문제와 회귀 문제로 나누어 학습 방법을 알아본다. - 목차 - 1. 분류 문제(BaggingClassifier) 2. 회귀 문제(BaggingRegressor) 배깅에 대한 개념은 아래 포스팅에 소개했다. 읽어 보면 좋은 내용이 많다. 23. 배깅(Bagging)에 대해서 알아보자 23. 배깅(Bagging)에 대해서 알아보자 이번 포스팅에서는 앙상블 기법의 하나인 배깅(Bagging)에 대해서 알아보고자 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. - 목차 - 1. 배깅(Bag.. 2022. 8. 7. [Seaborn] 3. 산점도(Scatter Plot) 그리기 (feat. scatterplot) 안녕하세요~ 꽁냥이입니다. 오늘은 Seaborn에서 scatterplot을 사용하여 산점도를 그리는 방법을 알아보겠습니다. - 목차 - 1. Seaborn scatterplot 기본 2. Seaborn scatterplot 다양한 기능 Matplotlib으로 산점도(Scatter Plot) 그리는 방법이 궁금하신 분들은 아래 포스팅에 첨부해두었으니 참고 바랍니다. [산점도(Scatter Plot)] 1. Matplotlib을 이용하여 산점도 그리기 [산점도(Scatter Plot)] 2. Matplotlib을 이용하여 산점도 멋지게 만들어보기 [Matplotlib Tip] 2. 산점도에 회귀 직선(곡선) 포함시키기 1. Seaborn scatterplot 기본 scatterplot은 기본적으로 x, y .. 2022. 8. 7. [Seaborn] 2. 막대 그래프(바 차트, Bar Chart) 그리기 (feat. barplot) 반갑습니다~ 오늘도 꽁냥이 인사드립니다. 오늘은 Seaborn의 barplot을 이용하여 막대 그래프(바 차트, Bar Chart) 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다. - 목차 - 1. Seaborn barplot 기본 2. Seaborn barplot 다양한 기능들 Matplotlib을 이용한 막대 그래프 그리는 방법은 아래에 포스팅해 두었으니 참고하시면 됩니다. [바 차트(Bar chart)] 1. Matplotlib을 이용하여 바 차트, 수평 바 차트 그리기 [바 차트(Bar chart)] 2. Matplotlib을 이용하여 바 차트 꾸미기 [바 차트(Bar chart)] 3. Matplotlib 바 차트 번외 - 막대에 그라데이션 적용하기 [바 차트(Bar chart)] 4. Matplotlib.. 2022. 8. 6. 24. 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해서 알아보자 이번 포스팅에서는 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해서 알아보고자 한다. 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념, 알고리즘, 여러 고려사항 및 장단점에 대해서 정리해보려고 한다. - 목차 - 1. 랜덤 포레스트(Random Forest)란 무엇인가? 2. 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘 3. 장단점 및 고려사항 랜덤 포레스트(Random Forest)을 이해하려면 의사결정나무와 배깅의 대한 내용을 알아야 한다. 아래 포스팅에 정리해 두었으니 먼저 보면 좋다. 9. 의사결정나무(Decision Tree) 에 대해서 알아보자 with Python 9. 의사결정나무(Decision Tree) 에 대해서 알아보자 with Python 이번 포스팅에서는 모형의 해석이 쉽다는.. 2022. 8. 5. 이전 1 ··· 26 27 28 29 30 31 32 ··· 53 다음
