반응형 Python/function94 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. 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. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 다음 반응형