반응형 Python/function79 릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 이해하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 모델을 구축할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 그 중에서도 Ridge 회귀는 다중 공선성을 해결하기 위한 강력한 방법입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.Ridge 클래스의 사용법과 리그 회귀에서 나타나는 문제 해결을 위한 실용적인 예제를 소개합니다.Ridge 회귀 소개릿지 회귀는 선형 회귀 방식에 L2 정규화를 추가하여 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법입니다. 특히 독립변수 간의 상관관계가 높은 경우에 효과적입니다.함수 시그니처sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)매개변수:alpha: 정규화 강도를.. 2025. 8. 12. 로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기 로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 알고리즘을 구현하는 데 있어 매우 유용한 도구를 제공합니다. 그 중 하나인 LogisticRegression 클래스는 이진 분류를 수행하는 데 사용되며, 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 기능을 가지고 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.LogisticRegression의 사용법과 실전 예제를 소개하겠습니다.LogisticRegression 클래스 소개LogisticRegression은 주어진 데이터 샘플을 기반으로 클래스에 할당할 확률을 예측하는 로지스틱 회귀 모델입니다. 특히 이진 분류 문제에서 효과적이며, 특성(feature.. 2025. 8. 11. 선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개 선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 기계 학습과 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 그 중에서 LinearRegression 클래스는 선형 회귀 모델을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 LinearRegression의 기능과 사용법을 살펴보고, 실제 데이터를 모델링하는 간단한 예제를 제공하겠습니다.LinearRegression 클래스 소개sklearn.linear_model.LinearRegression 클래스는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 찾기 위해 사용됩니다. 이 클래스는 데이터를 기반으로 회귀 계수를 추정하고, 이를 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 정.. 2025. 8. 11. 라쏘 회귀: sklearn.linear_model.Lasso 활용하기 라쏘 회귀: sklearn.linear_model.Lasso 활용하기머신러닝의 세계에서 라쏘 회귀는 회귀 분석 기법 중 하나로, 변수 선택 및 정규화에 매우 유용합니다. Scikit-learn 라이브러리의 sklearn.linear_model.Lasso 클래스를 활용하여 라쏘 회귀를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 라쏘 회귀의 개념과 Lasso 클래스를 사용하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.라쏘 회귀(Lasso Regression)란?라쏘 회귀는 불필요한 변수를 제거하고, 모델의 복잡성을 줄이는 데 도움을 주는 회귀 분석 기법입니다. 이 방식은 L1 정규화를 사용하여 모델을 단순화하고 필요하지 않은 모델 파라미터를 0으로 만들어 변수 선택을 유도합니다. 이를 통해 과적합을 방지하고 모델.. 2025. 8. 11. 결측치 처리: sklearn.impute.SimpleImputer로 데이터 정리하기 결측치 처리: sklearn.impute.SimpleImputer로 데이터 정리하기결측치는 데이터 분석에서 가장 골치 아픈 문제 중 하나입니다. scikit-learn의 SimpleImputer를 사용하면 결측치를 손쉽게 처리하고, 데이터의 질을 높일 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 SimpleImputer 사용법과 함께 다양한 예제를 통해 데이터 정리의 중요한 기법을 소개합니다.sklearn.impute.SimpleImputer 소개SimpleImputer는 누락된 값을 대체하는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 특정 전략(예: 평균, 중앙값, 최빈값 등)을 사용하여 결측치를 대체할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 데이터의 일관성을 유지하고 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.클래스 시그니처from sk.. 2025. 8. 10. 특성 선택 기법: sklearn.feature_selection.SelectKBest 사용하기 특성 선택 기법: sklearn.feature_selection.SelectKBest 사용하기데이터 과학과 머신러닝에서는 매우 중요한 단계 중 하나인 특성 선택(Feature Selection)이 있습니다. 이 과정은 모델의 성능을 향상시키고, 과적합(overfitting)을 피하는 데 매우 유용합니다. sklearn.feature_selection.SelectKBest은 유용한 특성만을 선택하는 강력한 도구로, 데이터에서 가장 중요한 특성을 식별하는 데 도움을 줍니다.SelectKBest 소개SelectKBest는 주어진 입력 데이터에서 상위 K개의 특성을 선택하는 기법으로, 다양한 통계적 테스트를 바탕으로 특성을 평가합니다. 이 기법은 간단하면서도 효과적이어서 널리 사용됩니다.클래스 시그니처from .. 2025. 8. 10. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 다음 반응형