4일 간 그동안 배운 머신러닝 및 딥러닝 기법을 실제로 사용해보는 팀 미니 프로젝트를 진행했다. 사용한 데이터셋은 Kaggle의 Airline Customer Satisfaction 데이터셋이다. Link: https://www.kaggle.com/datasets/teejmahal20/airline-passenger-satisfaction Airline Passenger Satisfaction What factors lead to customer satisfaction for an Airline? www.kaggle.com 해당 데이터셋은 이미 훈련셋과 시험셋이 나뉘어 있고, 훈련셋 10만여개, 시험셋 약 26000여개의 데이터가 포함되어 있다. 전처리가 거의 되어 있는 데이터셋이었기 때문에 Null값을..

이번 글에서는 머신러닝 방법 중 로지스틱 회귀에 대해서 다룰 것이다. 로지스틱 회귀는 이진 분류를 다루며, 두가지 범주로 나뉘어진 값을 예측하는데 사용한다. 이는 기존의 선형 회귀가 이러한 값을 잘 예측하지 못하기 때문이다. 분류문제에 있어 타 모델과 비교하는데 있어 기준선으로 사용되며, 구현과 설명이 쉽다. 다만 선형관계가 아닌 데이터에 대한 예측력은 떨어진다는 단점이 있다. 자세한 이유는 모르겠지만, 아마 결국 선형회귀와 비슷한 방식의 회귀분석 방법이라서 그런게 아닐까 싶다. Titanic dataset을 활용하여 로지스틱 회귀 실습을 진행했다. 실습을 통해 알게 된것은, 어떤 머신러닝 기법을 사용하더라도 해당 기법에 맞게 데이터 전처리를 해주어야 한다는 것과 따라서 데이터 전처리가 정말 중요하다는 ..