2021_Project/Linear Regression
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Synthesizing Tabular Data using Generative Adversarial Network : TGAN2021_Project/Linear Regression 2021. 8. 23. 19:32
medical dataset을 사용하여 딥러닝을 학습할 때 가장 어려운 점은, 데이터셋의 확보가 어렵다는 것이다. 좋은 성능을 위해 다량의 학습 데이터가 필요하다는 면에서 medical domain에서의 인공지능은 challenging하다고 볼 수 있다. 이러한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 최근들어선 GAN을 사용하는 사람들이 늘어나고 있다. 특히 medical image dataset에 대해선 GAN으로 학습하여 만든 synthetic image와 source image를 합하여 data augmentation을 했다는 연구 결과들이 들려오고 있다. 하지만, 만약 내가 갖고 있는 데이터가 영상데이터가 아닌 다른 feature 데이터면 어떻게 할 것인가? 만약 내가 갖고 있는 데이터가 EMR 혹은 ..
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Decision Tree Regressor2021_Project/Linear Regression 2021. 8. 5. 13:36
Decision Tree Regressor을 설명하기 앞서 우선 Decision Tree 모델이 무엇인지 설명하도록 하겠다. Decision Tree는 일정한 기준을 질문으로 제시했을 때, '예' 혹은 '아니오'로 갈라질 수 있는 결정 모델을 의미한다. 조건식에 따라 여러 노드들이 마치 나무처럼 형성이 되기 때문에 Decision Tree라고 불린다. 그렇다면 이 decision tree와 회귀모델이 만나면 어떻게 될까? Decision tree regressor을 먼저 설명하기 앞서 decision tree classification 모델을 살펴보는 것이 이해하기 더 쉬울 것이다. 1. Decision Tree classification Decision tree classification에서 root ..