RL Researcher

1. function(함수) 함수란 프로그래밍 크드를 작성하다보면 반복되는 코드를 줄여주기 위해 특정 코드를 함수안에 정의하고, 그 코드로 함수명칭을 호출함으로써 코드를 실행시켜줍니다. return은 생략될 수 있습니다. return이 수행되면 함수가 종료됩니다. def 함수명(파라미터): 실행될 코드 return 결과 값 2. 간단한 함수(function) 작성 def square(x): return x * x print(square(5)) 25 return을 생략한 함수를 구현해 보겠습니다. def eat_dinner(): print("저녁 잘 먹었습니다.") print(eat_dinner()) 저녁 잘 먹었습니다. return을 결괏값을 반환하지 않고, 함수 종료목적으로만 사용이 가능합니다. def..

1. 결정계수(R2) 결정계수(R2)는 회귀모형의 예측능력을 평가하는 대표적인 지표입니다. 결정계수는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도입니다. 반응 변수(Y)의 분산 중에서 적합한 모형이 설명가능한 부분의 비율을 말합니다. $$R^{2} = \frac{SSR}{SST} = \frac{1- SSE}{SST}$$ 결정계수(R2)의 범위는 0 ~ 1 까지며 수식에서 보듯이 예측모형의 편차가 전체 데이터의 편차를 모두 대신할 수 있으면 결정계수(R2)가 1입니다. 즉 모형의 예측 정확도가 높아지면 결정계수가 1에 가까워진다는 의미입니다. ( 0에 가까울수록 설명력이 낮고, 1에 가까울수록 설명력이 높다.) 2. SST SST 는 Sum of Square Total로 편차의 제곱합입니다...

1. MAE(Mean Absolute Error) MAE(Mean Absolute Error)는 절대 평균 오차라고 부릅니다.(오차(Loss) : 실제 결과값과 예측값의 차이) $$MAE = \frac{1}{N}\sum \left |y^{'}-y \right |$$ 평가 방법은 각 측정값과 실제값과 실제값 사이의 절대 오차를 구하고, 구한 오차들을 모두 더합니다. 그 후 이를 절대 오차의 평균을 구합니다. *MSE(Mean Squared Error)는 회귀에서 자주 사용되는 손실함수입니다. 일반적인 회귀 지표는 MAE(Mean Absolute Error)입니다. ※ 위의 말을 쉽게 설명하면 MSE는 손실함수로 쓰이고, MAE는 회귀지표로써 사용됩니다. 다음은 이제 파이썬으로 구현해 보겠습니다. # 모듈 ..

1. 리스트 본체 정렬 value.reverse() : 리스트를 반대로 뒤집습니다. a = [1, 10, 5, 7, 6] a.reverse() print(a) ======================================================================== [6, 7, 5, 10, 1] value.sort() : 정렬 함수, 기본값은 오름차순 정렬이며, reverse옵션에 True값을 주게되면 내림차순 정렬이 가능합니다. a = [1, 10, 5, 7, 6] a.sort() print(a) a = [1, 10, 5, 7, 6] a.sort(reverse=True) print(a) ====================================================..