반응형 Python/function52 교차 검증으로 모델 성능 평가하기 교차 검증으로 모델 성능 평가하기: 최적의 모델을 찾는 여정데이터 과학의 세계에서 모델의 성능을 올바르게 평가하는 것은 무척 중요합니다. 특히 교차 검증은 데이터 샘플에 따른 특정 편향을 피하고, 모델이 일반화할 수 있는 정도를 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 포스팅에서는 교차 검증의 개념과 함께 간단한 예제 코드를 소개하겠습니다.교차 검증 소개교차 검증은 주어진 데이터셋을 여러 개의 각기 다른 서브셋으로 나누어 모델을 여러 차례 학습하고 평가하는 기법입니다. 이는 데이터가 주어진 환경에서 얼마나 잘 일반화될 수 있는지를 파악할 수 있게 해줍니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 K-겹 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)입니다.K-겹 교차 검증 설명K-겹 교차 검증은 데이터를 K개의 .. 2025. 8. 27. 클러스터링 평가: Rand 지수 조정 점수 계산 클러스터링 평가: Rand 지수 조정 점수 계산하기클러스터링의 효율성을 평가하는 것은 데이터 분석과 기계 학습에서 매우 중요한 단계입니다. Rand 지수 조정 점수는 두 클러스터링 결과 간의 유사성을 정량적으로 측정하는 방법 중 하나입니다. 이 포스팅에서는 Rand 지수 조정 점수를 계산하는 방법과 Python을 이용한 예제를 소개합니다.Rand 지수 조정 점수란?Rand Index는 두 개의 클러스터링을 비교할 때, 동일한 클러스터에 속하는 데이터 포인트와 서로 다른 클러스터에 속하는 데이터 포인트의 일치를 카운트하여 도출하는 평가 지표입니다. 그러나 Rand 지수 조정 점수는 이 값을 클러스터링의 최대 가능한 경우의 수를 기준으로 조정하여 보다 정확한 평가를 제공합니다.함수 시그니처sklearn.me.. 2025. 8. 27. KNN으로 결측치 대체하기: sklearn.impute.KNNImputer 활용법 KNN으로 결측치 대체하기: sklearn.impute.KNNImputer 활용법데이터 분석에서 결측치는 자주 마주치는 현실입니다. 데이터의 질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하기 위해, 결측치를 적절히 처리하는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn의 KNNImputer는 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용하여 결측치를 효과적으로 대체할 수 있도록 돕는 매우 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 KNNImputer의 사용법과 함께 실제 예제를 소개합니다.KNNImputer 소개KNNImputer는 K-최근접 이웃 알고리즘을 밑바탕으로 하는 결측치 처리 기법으로, 주어진 데이터의 다른 유사한 관측값들로부터 결측치를 보완합니다. 이 접근법은 각 관측값의 K개의 가장 가까운 이웃의 평균(또는 다른 통계.. 2025. 8. 27. 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기텍스트 데이터는 데이터 분석과 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하지만, 데이터의 본래 형태는 모델이 이해할 수 있는 숫자 형태로 변환해야 합니다. 이 과정에서 sklearn.feature_extraction.TextVectorization을 활용하면 매우 유용합니다. 이번 포스팅에서는 텍스트 데이터를 효과적으로 전처리하고 벡터화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.TextVectorization 소개텍스트 데이터를 모델에 입력하기 전에 효율적으로 변환할 수 있는 TextVectorization 클래스를 사용하면 매우 간편하게 벡터를 생성할 수 있습니다. 이 클래스는 텍스트를 다양한 방식으로 전처리하고, .. 2025. 8. 26. 확률적 경량 부스팅으로 회귀 수행하기 확률적 경량 부스팅 모델로 회귀 분석을 수행하는 방법확률적 경량 부스팅(Probabilistic LightGBM)은 모델 효율성을 극대화하면서 예측 성능을 끌어 올리는 혁신적인 머신러닝 기법입니다. 이러한 모델링 기법은 주로 분류 문제에서 사용되지만, 회귀 문제를 해결하는 데도 매우 유용합니다. 본 포스팅에서는 확률적 경량 부스팅을 사용하여 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.확률적 경량 부스팅이란?확률적 경량 부스팅은 LightGBM이라는 머신러닝 프레임워크의 한 기능으로, 고속 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. 이 접근 방식은 대규모 데이터셋에서도 빠른 속도로 학습할 수 있도록 최적화되어 있으며, 회귀 문제에 대해서도 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히, 데이터가 방대할 때 경량의 이점을 .. 2025. 8. 26. 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기회귀 문제는 머신러닝에서 매우 흔하게 마주치는 작업 중 하나입니다. 현재 데이터의 패턴을 분석하고, 목표 변수에 대한 예측을 수행하는 것을 목표로 하죠. scikit-learn의 GradientBoostingRegressor를 사용하면 점진적으로 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 회귀 모델을 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 GradientBoostingRegressor의 기본 개념과 함께 실제 적용 예제를 통해 그 사용법을 알아보겠습니다.GradientBoostingRegressor 소개GradientBoostingRegressor는 부스팅 기법을 통해 K개의 약한 결정 트리를 결합하여 강력.. 2025. 8. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음 반응형