과제2 - Linear Regression으로 타이타닉 생존자 예측해보기
문제
Linear Regression으로 타이타닉 생존자 예측해보기
오늘 배운 Linear Regression으로 타이타닉의 생존자도 예측할 수 있지 않을까요?
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분류 알고리즘(decision tree)는 분석결과 0(사망), 1(생존)이 딱 나뉘어져 나왔습니다.
그러나 Linear Regression은 집값 분석에서 봤듯이 100원, 100.3원, 110.1원처럼 선형적인 예측 값이 출력됩니다.
예측 결과 1에 가까운 수가 나오면 ‘생존’, 0에 가까운 수가 나오면 ‘사망’으로 표시하는 결과물을 만들고 Kaggle에 제출해보세요!
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* 분류가 아닌 선형 예측값이므로 측정 결과물에 위 작업이 적용되어야 합니다.
방법
다음 단계를 따라 과제를 진행하세요.
[단계1] week4의 stage2를 복사한 후 실행합니다. 파일이름은 homework2로 해주세요.
[단계2] Stage1을 복습합니다.
[단계3] 모델을 만들고 테스트할 때, model.predicti() 후 그 배열을 출력해 내용물의 구성을 알아봅니다.
[단계4] 좌측 아래 prediction 수정 과정을 적용하고 이해합니다.
[단계5] Kaggle에 제출해보세요!
몇 점 나오셨나요? [ ]
Linear Regression vs Logistic Regression
오늘 배운 Linear Regression을 타이타닉 문제에 적용해봤습니다. 점수가 잘 나오기도 하지만 사실 분류문제에 linear regression은 적합하지 않습니다. 이 부분을 해결하는 방법으로 Logistic Regression이 있습니다.
이제 코딩을 시작하세요! 코딩이 끝나면 모범답안과 비교해보세요.
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