반응형 Python/function148 회귀 문제를 해결하는 결정 트리: sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 회귀 문제를 해결하는 결정 트리: sklearn.tree.DecisionTreeRegressor회귀 문제를 효과적으로 해결하기 위해 선택할 수 있는 도구 중 하나는 결정 트리입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 DecisionTreeRegressor 클래스는 매개변수와 데이터를 기반으로 회귀 분석을 수행하는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 DecisionTreeRegressor의 사용법과 함께, 실제 예제 코드를 통해 어떻게 회귀 문제를 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.DecisionTreeRegressor 소개DecisionTreeRegressor는 결정 트리 모델을 사용하여 연속적인 값을 예측하는 회귀 모델입니다. 이 모델은 데이터를 분할하여 최적의 예측을 가능하게 하.. 2025. 9. 6. K-최근접 이웃 회귀 모델: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 소개 K-최근접 이웃 회귀 모델: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 소개하기기계 학습에서 예측 모델을 훈련시키는 방법은 무궁무진하지만, 그 중에서도 K-최근접 이웃 회귀(K-Nearest Neighbors Regression)는 단순하면서도 강력한 접근 방식으로 많은 사랑을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor에 대해 알아보고, 이를 실제로 어떻게 사용하는지 보여드리겠습니다.KNeighborsRegressor 모델 소개KNeighborsRegressor는 주어진 데이터 포인트에 대해 가까운 K개의 이웃을 기반으로 예측값을 생성하는 비모수적 회귀 모델입니다. 이 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 할 때, 학.. 2025. 9. 6. 가우시안 혼합 모델로 군집화하기: sklearn.mixture.GaussianMixture 가우시안 혼합 모델로 군집화하기: sklearn.mixture.GaussianMixture데이터 분석의 세계는 매력적이며, 항상 어디서 시작할지 고민하게 만듭니다. 그 중에서 가우시안 혼합 모델(GMM)은 데이터를 자연스럽게 군집화하는 강력한 도구입니다. 오늘은 sklearn.mixture.GaussianMixture를 사용하여 GMM을 이용한 군집화를 수행하는 방법에 대해 설명하겠습니다.가우시안 혼합 모델(GMM) 소개가우시안 혼합 모델은 여러 개의 가우시안 분포의 가중 합으로 데이터 세트를 모델링하는 접근 방식입니다. 이는 데이터를 여러 군집(group)으로 나누는 데 효과적이며, 각 데이터 포인트가 어느 군집에 속할 확률을 제공합니다. GMM은 특히 비선형 형태를 가진 데이터를 처리하는 데 강력한 .. 2025. 9. 6. 베이지안 가우시안 혼합 모델로 데이터 분석하기: sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture 베이지안 가우시안 혼합 모델로 데이터 분석하기: sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture데이터 분석의 세계에서는 복잡한 구조를 이해하고 다루는 것이 필수적입니다. 베이지안 가우시안 혼합 모델(Bayesian Gaussian Mixture)은 데이터의 잠재적인 군집 구조를 탐색할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture 클래스의 사용법과 예제를 통해 이 모델이 어떻게 동작하는지를 살펴보겠습니다.BayesianGaussianMixture 클래스 소개BayesianGaussianMixture 클래스는 가우시안 분포의 혼합체를 사용하여 데이터를 모델링합니다. 이는 클러스터링 및 밀도 추정에 유용하며, 가우시.. 2025. 9. 5. 확률적 경사 하강법으로 분류하기: sklearn.linear_model.SGDClassifier 확률적 경사 하강법으로 분류하기: sklearn.linear_model.SGDClassifier머신러닝의 세계에서 진정한 힘을 발휘하는 도구인 Scikit-learn! 그 중에서도 SGDClassifier는 확률적 경사 하강법을 통해 데이터 분류를 위한 강력한 방법을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 SGDClassifier의 매력과 사용법에 대해 함께 탐구해보겠습니다.sgd_classifier 소개SGDClassifier는 대규모 데이터셋 처리에 적합한 분류기입니다. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)은 학습 속도와 성능 모두를 개선할 수 있는 방법으로, 더 나은 분류 성능을 제공합니다.클래스 시그니처sklearn.linear_model.SGDClassifier.. 2025. 9. 5. 머신러닝의 기초: sklearn.linear_model.Perceptron 소개 머신러닝의 기초: sklearn.linear_model.Perceptron 소개머신러닝의 세계에 첫 발을 내딛는다면, Perceptron 알고리즘을 만나는 순간이 오게 됩니다. 파이썬의 scikit-learn(sklearn) 라이브러리에서 제공하는 sklearn.linear_model.Perceptron 클래스는 선형 분류기의 기초를 다지는 데 꽤 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Perceptron의 기본 개념과 함께 사용법, 그리고 간단한 예제를 통해 그 매력을 발견해 봅시다.Perceptron 알고리즘 개요Perceptron은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 주어진 입력 데이터의 학습을 통해 0과 1로 분류하는 선형 분리 가능한 문제에 특화되어 있습니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터 포인트를 .. 2025. 9. 5. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 25 다음 반응형