[Regression and Prediction] 판매에서 광고의 효과

지도학습 (Supervised Learning) 에 대한 소개 : Regression문제판매에 대한 광고 효과를 정량화 하는것은 흥미로운 응용 회귀문제이다. 광고의 다양한 채널은 신문, TV, 라디오 등등이 있다.이 케이스에서 한 회사의 광고 데이터를 살펴보고 광고의 효과를 고려해볼것이다.또한 광고의 다양한 파라미터를 고려해 보면서 판매액을 예측해 볼 것이다.데이터 정보광고 소비 관련 3가지 피쳐가 있고, 타겟 변수는 순판매액이다. 속성들은 다음과 같다.TV - TV 광고 예산을 수치화한 독립변수Radio - Radio 광고 예산을 수치화한 독립변수News - news 광고를 수치화한 독립변수Sales - 종속 변수import pandas as pdimport numpy as npimport numpy ..

부트스트래핑 이란? 부트스트래핑은 하나의 데이터 셋으로 부터 많은 시뮬레이션할 샘플들을 만들기 위해 재샘플링 하는 통계적 과정을 의미합니다.  어떻게 부트스트래핑을 수행할수 있는지? 복원 추출 방식으로 부투스트래핑을 수행할 수 있고, 각 샘플을 "Bootstrap Sample"이라 부릅니다. 복원 추출할 때, 모수로 부터 임의로 하나를 추출하고, 다시 모수 안에 넣은다음 다음 아이템을 추출합니다. 즉 각 아이템이 매번 선택될 확률이 동일합니다. 그래서 한 항목이 특정 샘플에 여러번 선택될 수도 있습니다. 부트스트래핑에서 많은 부트스트래핑의 건수는 더 작거나 원래 데이터의 전체 수와 동일합니다.  더미데이터로 부터 부트스트래핑 샘플의 예시를 생각해봅시다: 아래 이미지는 원래 데이터셋으로 부터 만들어진 부트..

지도학습 - 선형회귀 (Linear Regression) 선형 회귀는 독립변수와 종속변수간의 선형 관계를 찾는데 유용합니다. 독립변수는 집의 크기이고 종속변수는 집의 시장 가격인 데이터셋이 있으면, 아래와 같은 등식을 만들 수 있습니다.   X와 Y를 학습 데이터에서 고려한다면, 학습 데이터를 가장 최적으로 적합하는 등식을 만들어내는 $\theta_0^*$ 과 $\theta_1^*$ 를 추정하는 것을 목적으로 합니다. 실제값과 예측값의 차이를 오차 또는 잔차라고 부릅니다. 수학적으로 표현하면 다음과 같이 표현할 수 있습니다. $W = Y - (\theta_0^* + \theta_1^* X ) $ 최적의 직선을 추정하기 위해서, 평균 제곱 오차 (mean squared error)를 최소화 하여 $ \th..

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