어떤 예측 모델이 있습니까?

예측 모델은 기존 데이터를 사용하여 향후 이벤트나 결과를 예측하는 방법입니다.

다음은 몇 가지 일반적인 예측 모델, 소개 및 관련 확장입니다.

선형 회귀 모델: 선형 회귀 모델은 선형 관계를 설정하여 인수와 인수 간의 관계를 예측하는 기본 예측 모델입니다. 최소 평방 을 기준으로 최적 맞춤 선을 결정하여 교육 데이터의 예측 오류를 최소화합니다. 선형 회귀 모형은 연속 수치 예측에 적합하며 변수와 대상 변수 간의 선형 관계를 해석하는 데 좋습니다.

관련 확장:

다중 선형 회귀: 여러 인수 간의 선형 관계를 고려하면 인수 변수를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

릿지 회귀 및 올가미 회귀: 일반 항목을 추가하여 모델의 복잡성을 제어하여 초과 맞춤 문제를 방지합니다.

다항식 회귀: 비선형 관계의 예측에 적용되는 인수의 상위 항목이 모델에 도입되었습니다.

로지스틱 회귀 모델: 로지스틱 회귀 모델은 분류 예측에 사용됩니다. 선형 회귀 모델의 출력을 확률 값에 매핑한 다음 임계값에 따라 분류합니다. 논리적 회귀 모델은 이진 또는 다중 분류 문제에 적용되며 확률, 위험 및 범주를 예측하는 데 자주 사용됩니다.

이항식 논리 회귀: 이진 분류 문제를 처리할 때 출력이 두 범주 중 하나가 될 확률입니다.

다중 논리 회귀: 다중 분류 문제를 처리할 때 출력이 여러 범주 중 하나일 확률입니다.

의사 결정 트리 모델: 의사 결정 트리 모델은 트리 구조를 사용하여 예측합니다. 입력 공간을 여러 영역으로 분할하여 각 영역마다 예측 결과를 하나씩 지정하여 의사 결정 트리를 형성합니다. 의사 결정 트리 모형은 불연속 및 연속 데이터를 처리할 수 있으며 피쳐 처리 면에서도 유연합니다.

임의 숲: 투표 또는 평균을 통해 예측되는 여러 의사 결정 트리로 구성된 통합 모델로, 모델의 안정성과 정확성을 향상시킵니다.

그라데이션 리프트 트리: 일련의 약한 학습자를 반복적으로 교육하여 손실 함수를 최적화하고 강력한 예측 모델을 점진적으로 구축합니다.

지원 벡터기: 지원 벡터기 (SVM) 는 여러 범주에서 최적의 초평면을 찾아 분류 예측을 합니다. SVM 은 선형 및 비선형 분류 문제를 처리할 수 있으며 고차원 데이터와 경계가 명확하지 않을 때 잘 작동합니다.

커널 지원 벡터 머신: 커널 함수를 사용하여 입력 공간을 고차원 피쳐 공간에 매핑하여 비선형 분류 문제를 해결합니다.

지원 벡터 회귀: 연속 수치 예측의 경우 최적의 하이퍼평면을 찾아 데이터를 맞춥니다.

신경망 모델: 신경망 모델은 인간의 두뇌의 정보 처리 패턴을 시뮬레이션 할 수있는 인공 뉴런을 기반으로 한 모델입니다. 여러 뉴런의 연결과 계층을 통해 예측됩니다. 신경망 모델은 대량의 데이터와 복잡한 관계를 처리하는 예측에 적합하며 이미지 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 뛰어나다.

컨볼 루션 신경망 (CNN): 이미지 처리를 위한 신경망 모델로, 이미지의 특징을 추출하고 분류 예측을 수행합니다.

재귀 신경망 (RNN): 시퀀스 데이터 처리에 광범위하게 사용되며, 메모리 기능이 있어 시계열, 자연어 처리 등의 작업에 적합합니다.

이러한 예측 모델은 서로 다른 장면과 문제에서 각기 다른 장점과 적용 가능성을 가지고 있습니다. 데이터 유형, 문제 유형 및 데이터 양에 따라 정확한 예측 및 의사 결정을 위한 적절한 예측 모델을 선택합니다.