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[ Optuna ] Optuna: A hyperparameter optimization framework — Optuna 3.6.1 documentation© Copyright 2018, Optuna Contributors. Revision 39f83f7e.optuna.readthedocs.io✅ 하이퍼파라미터 최적화를 위한 파이썬 라이브러리로, 모델의 성능을 향상시키는데 필요한 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색.→ 베이지안 최적화 알고지름 기반*베이지안 : 과거의 데이터를 바탕으로 추→ 목적함수의 값을 최소화하거나, 최대화하는 데 사용됨특징하이퍼파라미터 최적화: 주어진 목적 함수의 값을 최소화하거나 최대화하기 위한 최적의 하이퍼파라미터를 찾습니다.자동화된 하이퍼파라미터 탐색: Optuna는 사용자가..

[ cross validation ]✅ 모델의 성능을 평가하기 위한 효과적인 방법 중 하나로, 모델의 성능을 정확하게 추정하기 위해 사용.다음과 같은 종류들이 있다.k-fold cross validationleave-one-out cross validationstratified k-fold cross validation [ K-Fold ]✅ 과적합을 막기 위한 방법 중 하나로, 각 다른 학습/검증데이터 셋을 K개 만들고 각 세트에서 학습과 검증을 수행하는 방법→ 데이터가 적을 때는 K를 크게 하고, 데이터가 많을 때는 k를 작게 하는 것이 일반적. 특히 데이터가 적을 때 유용하다K-fold : 위 이미지처럼 앞에서부터 일정한 크기의 test 데이터 정의Stratified K-fold : true/fals..

엑셀로 이해하는 인공지능 - KNN, 회귀분석지도학습 - KNN (K-nearest neighbors)가장 가까운 유클리디안 거리에 있는 K 개의 데이터를 관측하여, 가장 많은 수의 카테고리로 분류하는 학습방법분류 알고리즘의 기초지도학습 - 회귀분석데이터 분석 도구의 회귀분석 도구를 이용데이터 분석 도구가 어딨는지 궁금하다면?  👉 https://seheehee.tistory.com/5 [ASAC] 01-2. 엑셀을 활용한 데이터분석 - EDA엑셀을 활용한 데이터분석 - EDA 기초통계 구분 함수 구분 함수 평균 average IQR (Q3-Q1) 중앙값 median 이상치(하한) Q1-1.5*IQR 분산 var.s 이상치(상한) Q3+1.5*IQR 표준편차 stdev 수염(하한) (”이상치 하한최se..