[머신러닝 기초] 14일차 #3

🔸날짜🔸

2021.08.09(월)

 

🔸제목🔸

[31] Azure ML Studio(classic) 학습된 모델 이해하기(중요!) :: Logistic Regression

 

🔸내용🔸

 

Weight가 크면 영향을 많이 끼치게 됨.

 

[학습 결과]

Label을 생존여부로 선정 (범위는 0~1로 0.5보다 적으면 False로 사망이라 판단)

Feature가 숫자일 경우

나이가 클수록 생존확률이 낮아짐.

함께 탑승한 형제배우자 수가 많을수록 생존확률이 낮아짐.

함께 탑승한 형제배우자의 여부는 기본적으로 0.56의 값을 해줌.(한명도 없더라도 0.56.이 먹고 들어감.)

 

Feature가 숫자가 아닐 경우 -> 선택지만큼 분류되어서 weight가 생성됨.

성별은 여성일수록 생존확률이 높아지고 남성일수록 낮아짐.

선실등급은 1등급일수록 생존확률이 높아짐.

출항지는 C일수록 생존확률이 높아짐.

 

Weight가 0인 경우 -> 생존확률에 영향을 끼지지 않는다 판단

요금, 2_1 선실등급과 알려지지 않은 선실등급, 부모자식, 알려지지 않는 성별, 출항지 Q와 알려지지 않은 출항지