ML

study 2026-11-03

[ML] 수요예측에 운용시간 × 포아송 넣어보기

개요정비 부품 수요예측 모델을 개선하다가, 운용시간으로 “기대 수량”을 계산해서 모델에 칸 하나로 넣어봤더니 수량 정확도가 올랐다.재밌었던 건 같은 재료(과거 수량, 운용시간)를 그냥 칸으로 따로 넣었을 땐 아...

ML

study 2023-02-15

[ML] lightgbm

LGBM?A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree작동원리 다양한 Boosting 알고리즘에서 sample weight는 데이터가 모델에 얼마나 중요한지 알려주...

ML

study 2022-12-18

[ML] sigmoid vs softmax

[ML] sigmoid vs softmaxsigmoid Logistic Regression binary classification (0,1) 최종 노드의 activation function! cost f...

study 2022-12-18

[ML] 배깅, 부스팅, 스태킹 (bagging, boosting, stacking)

[ML] 배깅, 부스팅, 스태킹 (bagging, boosting, stacking)모델을 모아서 예측을 수집하기 위한 앙상블 기법들에 대해 정리배깅 bootstrap aggregating 중복을 허용하여 ...

study 2022-12-17

[ML] 헷갈리는 머신러닝 알고리즘 (cross_validate, kfold, StratifiedKFold, KNeighborsClassifier, KMeans, GridSearchCV, RandomizedSearchCV..)

[ML] 헷갈리는 머신러닝 알고리즘 (cross_validate, kfold, StratifiedKFold, KNeighborsClassifier, KMeans GridSearchCV, RandomizedSea...

study 2022-12-09

[ml] Precision, Recall

[ml] Precision, RecallRecall Recall은 실제로 True인 데이터를 모델이 True라고 인식한 데이터의 수입니다. 모델이 True라고 예측한 갯수 / 실제로 True인 갯수Preci...