SMALL 랜덤 포레스트 모델1 Chap04. 영어 텍스트 분류_모델링 1 이전 포스팅에서는 탐색적 데이터 분석 과정과 데이터 전처리 과정에 대해 알아보았다. Chap04. 텍스트 분류_데이터전처리 실습 텍스트 분류란 자연어 처리 기술을 활용해 글의 정보를 추출해서 문제에 맞게 사람이 정한 범주(Class)로 분류하는 문제다. 텍스트 분류의 방법과 예시 등 이론적인 내용은 앞에서 살펴봤으므로 yuna96.tistory.com 오늘은 이어서 직접 모델에 적용하고 텍스트의 감정이 긍정인지 부정인지를 예측할 수 있는 모델을 만들어보자. 실습할 모델은 로지스틱 회귀 모델과 랜덤 포레스트 모델이다. 1. 로지스틱 회귀 모델 로지스틱 회귀 모델은 주로 이항 분류를 하기 위해 사용되며 분류 문제에서 사용할 수 있는 가장 간단한 모델이다. 로지스틱 회귀는 선형 결합을 통해 나온 결과를 토대로.. 2021. 7. 26. 이전 1 다음 LIST
