회귀에서 규제(L1, L2)에 따른 회귀계수의 변화가 궁금합니다.
189
작성한 질문수 10
답변 1
0
안녕하십니까,
Nox가 그림상으로 보면 그렇게 큰 영향도는 아닌것 같은데, 회귀 계수값이 큰 이유로는 예측건데, 오버피팅이 된 것 같습니다. Linear Regression이 학습이 잘못되었다기 보다는 알고리즘 자체가 오버피팅의 영향도를 더 받을 수 있기 때문에 Regularization을 적용해서 성능이 개선될 수 있는 여지가 많은 걸로 봐야 할 것 같습니다.
피처의 중요도는 규제에 따라 달라질 수 있습니다.
모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.
0
27
2
안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다
0
68
2
정수 인덱싱
0
72
2
넘파이 오류
0
89
2
11강 numpy의 axis 축 질문 드립니다.
0
89
2
Kaggle 에서 Santander customer satisfaction data 를 다운로드 되지가 않습니다.
0
81
2
Feature importances 를 보여주는 barplot 이 그래프로 안보여져요.
0
71
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
77
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
65
2
5강 강의 오류가 있어요.
0
86
1
실무에서 LTV 관련 모델 선택 질문입니다!
0
74
2
14강 강의 듣는중에 궁금한게 있어서 질문합니다~
0
70
3
파이썬 다운그레이 후 사이킷런 재설치
0
122
2
좋은 강의 감사합니다.
0
75
2
scoring 함수 음수값
0
68
2
6번 강의에 사이킷런, 파이썬, 아나콘다 각각 버전 일치 안 시키고 진행해도 강의 따라가 지나요?
0
104
2
분류 평가 정확도 예측
0
81
2
안녕하세요. 강의 들으면서 업무에 적용하고 싶은 수강생입니다.
0
100
1
카카오톡 채널 있나요
0
111
1
혹시 강의에서 사용하시는 ppt 받을 수 있는건가요
0
191
2
pca 스케일링 관련하여 질문드립니다.
0
102
2
주피터 대신 구글 코랩
0
175
2
강의에서 사용하는 pdf or ppt자료는 따로 없는 건가요?
0
149
2
실루엣 스코어..
0
87
2