분류 (Classification)

입력 데이터를 이산 클래스 라벨로 예측하는 지도학습 영역입니다.

핵심 개념

의사결정 경계(decision boundary) 학습
불균형 데이터 대응(가중치/샘플링)
확률 출력(calibration)과 임계값 최적화

자주 보는 평가 지표

Accuracy
Precision/Recall
F1
ROC-AUC
PR-AUC

알고리즘 목록

알고리즘	실습 링크	공식 문서
Bernoulli NB	Open	Docs
Categorical NB	Open	Docs
Complement NB	Open	Docs
Decision Tree	Open	Docs
Extra Tree Classifier	Open	Docs
Gaussian NB	Open	Docs
GP Classifier	Open	Docs
K-Nearest Neighbors	Open	Docs
LDA (Classification)	Open	Docs
Linear SVC	Open	Docs
Logistic Regression	Open	Docs
LogisticRegressionCV	Open	Docs
MLP Classifier	Open	Docs
Multinomial NB	Open	Docs
Nearest Centroid	Open	Docs
Nu-SVC	Open	Docs
Passive Aggressive	Open	Docs
Perceptron	Open	Docs
QDA	Open	Docs
Radius Neighbors	Open	Docs
Ridge Classifier	Open	Docs
RidgeClassifierCV	Open	Docs
SGD Classifier	Open	Docs
SVM	Open	Docs

참고

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Machine Learning

분류 (Classification)

회귀 (Regression)

클러스터링 (Clustering)

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

앙상블 (Ensemble)

랭킹 (Learning to Rank)

이상치 탐지 (Anomaly Detection)

매니폴드 학습 (Manifold)

전처리 (Preprocessing)

교차 분해 (Cross Decomposition)

반지도 학습 (Semi-supervised)

불균형 샘플링 (Imbalanced Learning)

통계/시계열 (statsmodels)

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