2020/05/13 Foot step

About Artificial Intelligence

Learned about Practical training

-K-fold cross-validation

tsetData를 확보하지 않으면 평가를 할 수 없고, testData를 확보하면 학습데이터가 줄어드는 딜레마에 빠지는데 이를 대응하기 위해 나왔습니다. 대상 data를 k개로 분할하고 그중 1개를 testData, 나머지 k-1개를 학습 data로 학습하는 방법입니다. testData를 변경하면서 학습과 검증을 k번 반복합니다. 이 k번 검증 결과를 평균으로 한 결과를 많이 사용합니다.

 

-수신기 조작 특성 Receiver operating characteristic (ROC) 곡선도

이진 분류에서 널리 사용하는 도구입니다. 정밀도/재현율 곡선과 매우 비슷하지만, ROC 곡선은  거짓 양성 비율 false positive rate (FPR )에 대한 진짜 양성 비율 true positive rate (TPR, 재현율의 다른 이름)의 곡선입니다.

 

-AdaBoost

AdaBoost는 난이도가 높은 data(분할선 근처에 있는 data)를 재대로 분류할 수 있는 약한 학습기의 분류 결과를 중시하므로 약한 학습기에 가중치를 주어서 정확도를 높입니다.

 

-Train with various models(RandomForestClassifier, SVC, DecisionTreeClassifier, SGDClassifier, AdaBoostClassifier)

결과적으로 SVC가 제일 좋은 성적을 내주었습니다. 다음 시간에는 오류 분석과 필요하다면 scaling을 더하고 data를 더 탐색하는 시간을 가져보겠습니다.

 

-pd.DataFrame()

data를 저장하는 한 방식입니다. 데이터를 리스트의 목록으로 파싱할 필요 없이 ‘표’ 형태로 만들어 저장합니다.

 

-.index로 row를 확인 가능하고, .columns로 columns를 확인 가능합니다.

labels은 columns에 있는 항목들과 row에 있는 각 항목들을 가르킵니다.

 

 

본 내용은 '머신러닝 부트캠프 with 파이썬' 도서를 참고하였습니다.

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To-do list

• [x] Get up at 7 10
• [x] Organize the blanket
• [x] Put the flower on the windowsill
• [x] Ask Bill
• [x] Do machine learning
• [x] One day One commit
• [x] Get the supplements and the chocolate, make some water.
• [x] Drink coffee, Do the diary about sleeping and thoughts
• [x] Stretch your body for 20 min
• [x] Do Eng words
• [x] walnut and almonds
• [x] Go for cardio
  • [x] Have time to think about something new
• [x] 미숫가루
• [x] Brush up on
• [x] Do blogging With data
• [x] Do out-put, Skim through again
• [x] Do coursera, EdX
• [x] Read AI news And the news
• [x] Do Intermittent fasting at 7
• [x] Stretch Ulnar nerve with 원동력 exercise
• [x] Put the flower back from the windowsill
• [x] Read books
• [x] Organize the day and create the next day's plan