예측 모델 구축 원칙 이해
에 대한 학습:
- 두 가지 접근법
- 글로벌 - 더 안정적이고 덜 유연함
- 로컬 - 덜 안정적이고 더 유연함
- 과적합 방지
- 선형 회귀, 단계적 회귀, 일반화 회귀, 패널티 회귀
- 결정 트리, 부트스트랩 포레스트
- 부스티드 트리
- 신경망
- 테스트 세트의 중요성과 사용 방법
- 모델 비교 및 선택
참고: 이 동영상은 JMP 14 및 JMP Pro 14를 사용합니다.
예측 모델링 및 기계 학습Re: 예측 모델 구축 원칙 이해좋은 개요! 약 27분 지점에서 다양한 유형의 모델에 대한 기본 개요/소개를 제공하기 시작합니다. 다른 모델보다 한 모델을 선택해야 하는 이유에 대한 그들의 설명이 명확하고 간결하다는 것을 알았습니다.
