반응형 Python/function67 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 사용하기 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 사용하기텍스트 데이터는 머신러닝에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 원시 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Scikit-learn의 CountVectorizer를 통해 텍스트 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.CountVectorizer 소개텍스트 데이터 전처리 과정의 첫걸음은 원시 텍스트를 숫자 벡터로 변환하는 것입니다. CountVectorizer는 주어진 텍스트에서 단어의 빈도를 계산하고, 이를 바탕으로 문서-단어 행렬을 생성하여 머신러닝 모델에 투입할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이를 통해 언어의 의미를 기계가 이해할.. 2025. 8. 10. 스태킹 모델: sklearn.ensemble.StackingClassifier 사용하기 스태킹 모델: sklearn.ensemble.StackingClassifier 사용하기기계 학습에서 모델의 성능을 극대화하는 방법 중 하나는 스태킹 모델(Stacking Model)을 활용하는 것입니다. 스태킹 모델은 여러 개의 다른 모델(기본 모델)을 결합하여 더 나은 예측력을 가진 메타 모델(Regrssor or Classifier)을 만드는 기술입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.ensemble.StackingClassifier를 이용한 스태킹 모델의 사용법과 예제를 소개합니다.StackingClassifier 소개StackingClassifier는 여러 개의 기본 분류기를 쌓아 올린 뒤, 최종적으로 그 예측을 결합하여 결과를 도출합니다. 이 방법은 각각의 모델이 가진 장점을 살리고, 여러 모델.. 2025. 8. 9. 랜덤 포레스트 분류기: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 사용하기 랜덤 포레스트 분류기: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 사용하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 모델을 만들고 평가하는 데에 매우 유용한 도구입니다. 그중에서도 RandomForestClassifier는 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이 포스팅에서는 RandomForestClassifier를 사용하는 방법과 함께 실습 예제를 소개하겠습니다.랜덤 포레스트 분류기란?RandomForestClassifier는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 최종 예측을 생성하는 알고리즘입니다. 각 트리는 훈련 데이터의 랜덤 샘플을 기반으로 하여 만들어지며, 분류 문제를 해결하기 위해 개별 트리에서 나온 예측의 투표 결과를 종합합니다. .. 2025. 8. 9. 그래디언트 부스팅 분류기: sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier 소개 그래디언트 부스팅 분류기: sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier 소개분류 문제의 세계에서 한 걸음 더 나아가고 싶으신가요? 그래디언트 부스팅은 뛰어난 예측 성능으로 주목받고 있는 기법입니다. sklearn.ensemble 모듈에 포함된 GradientBoostingClassifier는 명확하고 강력한 분류기를 제공하여, 여러분의 데이터 분석을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 이 포스트에서는 GradientBoostingClassifier의 기능과 사용법을 살펴보겠습니다.GradientBoostingClassifier 소개GradientBoostingClassifier는 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 예측 모델을 만들어내는 앙상블 학습 방법입니다. 주로 결.. 2025. 8. 9. AdaBoost 분류기: sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier 활용하기 AdaBoost 분류기: sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier 활용하기기계 학습의 마법 같은 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 AdaBoost라는 강력한 앙상블 학습 기법과 함께, sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier로 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다. 이 포스팅에서는 AdaBoost 분류기의 원리와 실제 사용 예제를 소개할 것입니다.AdaBoost 분류기 소개AdaBoostClassifier는 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 분류기를 만드는 메타 알고리즘입니다. 각 학습기는 이전 학습기의 실수를 보완하는 방식으로 학습하며, 이렇게 쌓인 결과는 하나의 먼지처럼 가벼운 알고리즘을 매끄럽게 만들어 줍니다. 이로 인해 데이터 특징을 포착하.. 2025. 8. 8. 주성분 분석: sklearn.decomposition.PCA로 차원 축소하기 주성분 분석: sklearn.decomposition.PCA로 차원 축소하기주성분 분석 (PCA)는 데이터의 차원을 효율적으로 축소하는 강력한 기법입니다. 이 방법은 고차원 데이터를 더 낮은 차원으로 변환하면서도 원본 데이터의 변동성을 최대한 보존하려고 합니다. 특히 데이터 시각화, 노이즈 제거, 그리고 머신 러닝 모델의 성능 향상을 위해 매우 유용합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.decomposition.PCA를 사용하여 차원 축소를 수행하는 방법과 함께 실제 예제를 살펴보겠습니다.PCA란 무엇인가?PCA는 고차원 데이터에서 주성분(Principal Components)이라고 불리는 새로운 축을 생성하여 데이터의 분산을 극대화하는 방향으로 변환하는 방법입니다. 이러한 주성분은 기존 변수들의 선형.. 2025. 8. 8. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 다음 반응형