딥러닝

선형모델

• 선형 모델(Linear Model)
  • 입력 특성에 대한 선형 함수를 만들어 예측을 수행
  • 다양한 선형 모델이 존재한다.
  • 분류와 회귀에 모두 사용 가능

경사하강법

실습

• import하기

!pip install pandas
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• data 생성하기

data = pd.DataFrame([[2,20],[4,40],[8,80],[9,90]],
                   index=['예진','해도','세연','명진'],
                   columns=['공부시간','성적'])

• loss function(비용함수)
  • 가설이 실제 테이터에 적합한지 수치화시키는 함수
  • 선형회귀는 비용함수로 MSE(평균제곱오차)를 활용한다.
• 함수 생성하기

def MSE(data,target,weight):#문제, 정답, 가중치
    y_pre=h(weight,data)#예측값
    return ((y_pre-target)**2).mean()

• 확인하기
  
  0에 가까워질수록 정확하다.

• 시각화하기

weight_arr = np.linspace(0,20,50)
weight_arr

• MSE을 담아둘 리스트 생성하기

c_list=[]#MSE을 담아둘 리스트
for w in weight_arr :
    c = MSE(data['공부시간'],data['성적'],w)
    c_list.append(c)

• 데이터 시각화 하기

plt.plot(weight_arr, c_list, marker="*")#라인그래프
plt.show()