반응형 Python/function55 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법데이터 전처리의 중요한 단계 중 하나는 특성 값 정규화입니다. 이를 통해 데이터의 분포를 일정 범위로 조정함으로써 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리에 포함된 MinMaxScaler는 이러한 정규화를 쉽게 수행할 수 있는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 MinMaxScaler의 사용법과 실전 예제를 살펴보겠습니다.MinMaxScaler 소개MinMaxScaler는 각 특성의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법입니다. 즉, 각 값을 다음의 공식에 따라 변환합니다:X_scaled = (X - X_min) / (X_max - X_min)X는 원본 데이터, X_mi.. 2025. 8. 28. Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법 Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법머신러닝 파이프라인을 구성하는 것은 데이터 전처리와 모델 학습을 효율적으로 진행하는 데 필수적입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 이러한 파이프라인을 손쉽게 구현할 수 있는 sklearn.pipeline.Pipeline 클래스를 제공합니다. 이 포스팅에서는 Pipeline.fit 메서드를 활용하여 모델을 학습하는 방법을 소개하겠습니다.Pipeline.fit 메서드 소개Pipeline.fit 메서드는 정의된 파이프라인에 따라 데이터를 처리하고 학습 모델을 훈련시키는 기능을 수행합니다. 여러 단계의 변환기 및 추정기를 체계적으로 연결하여 데이터 처리의 병목을 줄이고, 코드의 가독성과 재사용성을.. 2025. 8. 28. KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기 KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기머신러닝의 세계는 다양한 면에서 사용자들을 매료시키고 흥미를 유발합니다. 그 중 하나가 바로 K-최근접 이웃(KNN, K-Nearest Neighbors) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 단순하지만 강력한 분류 기법으로, 주어진 데이터 포인트에 가장 가까운 K개의 이웃을 기반으로 예측을 수행합니다. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier를 활용하여 KNN을 사용하는 방법을 탐구해 보겠습니다.KNeighborsClassifier 소개KNeighborsClassifier는 scikit-learn 라이브러리에서 제공되는 KNN 분류 알고리즘의 구현입니다. 사용자는 K의 값을 조정하여.. 2025. 8. 28. 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. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 반응형