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모델 적용에 대한 문의 사항
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안녕하십니까.
2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다.
몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다.
1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?
2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?
예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)
3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?
010.Simple Linear Regression 정리 자료
답변 2
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질문에 대한 답변입니다.
1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?
답변) 맞습니다.
2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?
예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)
답변) 추가 데이터만 학습 시킬 수는 없습니다. 전체 데이터를 모두 사용해야 합니다.
3. 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?
010.Simple Linear Regression 정리 자료
예) 결정 계수만으로 단순히 판단하면 안되고 종합적으로 판단해야 합니다. 예를 들어 내가 가장 중요시 하는 데이터 구간대에서 RMSE(Root Mean Squared Error)가 작게 나오는지도 봐야 합니다. 또한 다른 모델 (예, Random Foreset, Deep Learning) 모델의 결과와 어느 것이 정확한지 비교할 수도 있습니다. 지금 만드신 모델은 머신러닝의 모든 모델 중에서 가장 간단하고 기초적인 모델이므로 다른 고급 모델을 이용해서 예측할 때의 baseline으로 사용할 수 있습니다. 가장 간단한 모델 보다는 고급 모델이 더 좋은 성능을 보여야 하므로 비교의 대상으로 사용할 수 있습니다.