데이터마이닝 09강 | 신경망모형 R 함수 정리 및 사용법 이번 강의에서는 신경망모형을 R로 분석할 때 사용하는 주요 함수를 정리합니다.특히 neuralnet 패키지를 활용하여 신경망모형을 작성하고, 결과 확인 및 예측하는 방법을 설명합니다. neuralnet 함수 구조 신경망모형을 작성할 때 사용하는 함수입니다. 1 2 3 neuralnet(formula, data, hidden=c(a,b), threshold=0.01, stepmax=1e+05, rep=1, startweights=NULL, act.fct=”logistic”, linear.output=TRUE, constant.weights=NULL) cs formula : 목표변수와 입력변수 관계예)…
데이터마이닝 08강 | 신경망모형 개념, 원리, 학습방법, 딥러닝까지 총정리 이번 강의에서는 데이터마이닝의 주요 기법 중 하나인 신경망모형(Neural Network Model)에 대해 정리합니다.특히 신경망의 등장배경, 구조, 학습법, 장단점, 딥러닝 개념까지 자세히 알아보겠습니다. 신경망모형이란? 인간의 뇌에서 뉴런이 연결되어 정보를 처리하는 구조를 수학적으로 모형화 각 뉴런(노드)이 서로 연결돼 병렬적, 분산형 정보처리 일부 오류에도 견디는…
데이터마이닝 07강 | 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 R 함수 총정리 이번 강의에서는 앙상블 모형 분석을 위한 R 함수 사용법을 정리합니다.특히 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 각각의 R 함수와 옵션을 상세하게 설명합니다. 배깅과 부스팅 R 함수 bagging() 함수 배깅 앙상블을 생성하는 함수 1 bagging(formula, data, mfinal=100, control) cs formula : 분석공식 data : 훈련 데이터 mfinal :…
데이터마이닝 06강 | 앙상블 모형 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) 개념 완전 정리 이번 시간에는 머신러닝 모델의 예측력을 높이는 방법으로 많이 활용되는 앙상블(Ensemble) 모형을 정리해보겠습니다.앙상블 기법은 여러 개의 모형을 결합하여 하나의 최종 예측값을 도출하는 방법으로, 데이터 분석 실무에서 가장 많이 쓰입니다. 앙상블 모형이란? 앙상블 모형은 여러 개의 서로 다른 분류기나 예측모형을 생성해그…
데이터마이닝 05강 | R로 의사결정나무 분석하는 법 (rpart, plot, prune, predict 함수 정리) 이번 시간에는 R을 활용해 의사결정나무를 분석하는 함수와 그 사용법을 정리해보겠습니다.특히 rpart 패키지로 나무모형을 생성하고, 예측하고, 시각화하는 법까지 자세히 알아보겠습니다. R의사결정나무 주요 함수 정리 rpart() 함수 — 나무모형 생성 1 rpart(formula, data, method, control, …) cs formula : Y ~ X1 +…
데이터마이닝 03강 | 회귀모형 R 함수와 실습 완전 정리 이번 시간에는 데이터마이닝 분석을 R로 수행할 때 꼭 알아야 할 주요 함수를 정리합니다.선형회귀, 로지스틱회귀, 모형 선택, 예측까지 실전에서 바로 활용 가능한 R 함수 문법과 옵션을 자세히 알려드리겠습니다. R에서 회귀모형 함수 정리 선형회귀모형 함수 lm() 데이터에서 선형회귀모형을 적합할 때 사용하는 함수입니다. 1…