[DACON/김세연] 천체 유형 분류 대회를 위한 도메인 지식 알아보기

머신 러닝의 종류 및 특징

머신 러닝의 종류 및 특징.pdf

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1)    지도학습 (supervised learning)

: 정답과 가이드가 있음  

: 과거의 데이터를 통해 배움

: 종속변수와 독립변수가 있음

-분류 (classification)

-회귀 (regression)

 

2)    비지도학습 (supervised learning)

: 정답과 가이드가 없음

-군집화 (clustering)

-변환 (transform)

-연관 (association)

 

3)    강화학습 (reinforce learning)

 

 

 

 

#분류: 예측하고 싶은 종속변수가 이름,문자일 때

 

<알고리즘>

Decision TreeClassifier

KNeighborsClassifier

LogisiticRegression

SVC

RandomForestClassfier

XGBClassifier

 

<평가방법>

accuracy_score

recall_score

precision_score

classification_report

confusion_matrix

 

 

 

#회귀: 예측하고 싶은 종속변수가 숫자일 때

 

:학습데이터를 이용하여 연속적인 숫자(값)을 예측한다.

 

<알고리즘>

linerRegression

KneighborsRegressor

Decision TressRegressor

SVR

RandomFores+Regressor

XGBRegressor

 

<평가 방법>

mean_absolute_error

mean_squared_error

root mean_squared_error

mean_absolute_percentage_error

rZ_score

 

 

#주요 키워드의 의미

 

천체 유형 분류 대회 1등팀 처음해봐요 코드 설명 자료 - DACON

type = Source type (천체의 분류)

fiberID = 관측에 사용된 광섬유의 구분자

psgMag = Point spread function magnitudes, 먼 천체를 한 점으로 가정하여 측정한 빛

fiberMag = Fiber magnitudes,
3인치 지름의 광섬유를 사용하여 광스펙트럼을 측정, 광섬유를 통과하는 빛의 밝기

petroMag = Petrosian Magnitudes
은하처럼 뚜렷한 표면이 없는 천체에서는 빛의 밝기 측정 어려움
천체의 위치,거리에 상관없이 빛의 밝기를 비교하기 위한 수치

modelMag = Model magnitude
천체중심으로 특정거리의 밝기

magnitude = [천문] (별의 광도에 의한) 등급

serendipity = 뜻밖의 발견

 

#항성의 종류

 

항성의 종류 | 항성 | 천체 | 천문학습관 | 천문우주지식정보 (kasi.re.kr)

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