[ML] 일변량 비선형 변환

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 선형 회귀 모델에 제곱 항이나 세제곱 항을 추가하면 모델에 도움이 된다. 또한 log, exp, sin 같은 수학 함수를 적용하는 방법도 특성 변환에 유용하다. 트리 기본 모델은 특성의 순서에만 영향을 받지만 선형 모델과 신경망은 각 특성의 스케일과 분포에 밀접하게 연관되어 있다. 그리고 특성과 타깃 값 사이에 비선형성이 있다면 선형 회귀에서는 모델을 만들기가 어렵다. log와 exp 함수는 데이터의 스케일을 변경해 선형 모델과 신경망의 성능을 올리는 데 도움을 준다. 대부분의 모델은 각 특성이 히스토그램 종 모양과 비슷할 때 최고의 성능이 낸다. log나 exp는 이런..........

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