Regression with Neural Network
• 2-Depth FC layers Input
• Linear Regression 모델과의 비교
• 모델학습과정
- Torch.utils.data.datasets 이용하여 데이터셋 구성
- 모델선언- Optimizer 선언 (Adam)
- Trainset으로 학습(data sample 1개씩 처리 vs Batch 처리)
1. What is Classification?
2. Logistic Regression
3. Classification with Neural Network
분류가 무엇인지에 대해서 배우고,
논리 회귀에 대해 배운 후
신경망을 활용한 분류를 배워보자.
• Classification 이란?
- Input 변수(x)로 범주형변수인Label(y)을 예측하는모델링기법
- 주로softmax를통해label의클래스별확률값을예측
- Cross Entropy Loss를 통해 학습
• 모델성능평가방식
- 혼동행렬
- 정확도(Accuracy)
- Precision
- Recall
- F1-score
사용할 Dataset
: Titanic,
총183개sample 컬럼의미 Pclass좌석등급(1,2,3등석)
Fare 운임요금
Sex 성별
Age 나이
Survival 생존여부
메타코드 4기 서포터즈 활동의 일환으로 작성한 게시글입니다.
