반응형 Python/function148 TfidfVectorizer로 텍스트 데이터를 벡터화하기 TfidfVectorizer로 텍스트 데이터를 벡터화하기: 정보의 심층 분석 시작하기데이터 과학과 자연어 처리(NLP)의 세계에서 TfidfVectorizer는 입력된 텍스트를 수치화하여 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 만들어주는 소중한 도구입니다. 이 포스팅에서는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 원리를 통해 어떻게 효과적으로 텍스트 데이터를 벡터화할 수 있는지 설명합니다.TfidfVectorizer 소개TfidfVectorizer는 주어진 문서 내에서 단어의 중요도를 평가하여 텍스트를 수치 벡터로 변환합니다. 이는 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 고려하여 각 단어의 상대적인 중요성을 계산합니다. TF-IDF 값이 높을수록 해당 단어는 문.. 2025. 8. 31. VotingClassifier로 다양한 모델 결합하기 VotingClassifier: 다양한 머신러닝 모델 결합하기머신러닝의 세계에서 모델의 다양성과 협업은 성능을 극대화하는 핵심 요소입니다. VotingClassifier는 여러 개의 모델을 결합하여 최종 예측을 도출하는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 VotingClassifier의 사용법과 함께 다양한 모델을 조합하는 방법에 대한 예제를 소개합니다.VotingClassifier 소개VotingClassifier는 서로 다른 머신러닝 모델의 예측을 집계하여 최종 예측 결과를 만드는 앙상블 방법입니다. 여러 모델이 상호 보완적인 강점을 가질 때, 이를 통해 더 높은 정확도와 더 나은 일반화된 성능을 얻을 수 있습니다.클래스 시그니처VotingClassifier(estimators, voting='har.. 2025. 8. 31. RandomForestRegressor로 회귀 모델 생성하기 RandomForestRegressor로 회귀 모델 생성하기: 강력한 예측력을 자랑하는 머신러닝 알고리즘머신러닝의 세계에서 다양한 알고리즘 중에서도 RandomForestRegressor는 특히 회귀 문제에 효과적인 솔루션으로 알려져 있습니다. 이 포스트에서는 RandomForestRegressor를 사용하여 회귀 모델을 생성하는 방법과 함께 실전 예제를 통해 그 강력한 성능을 확인해보겠습니다.RandomForestRegressor 소개RandomForestRegressor는 여러 개의 결정 트리(Decision Trees)를 결합하여 예측을 수행하는 앙상블 학습 방법입니다. 자주 사용되는 이유는 노이즈에 강하고, 과적합의 위험을 줄이며, 데이터에 대한 적응력이 뛰어나기 때문입니다.모델 시그니처from .. 2025. 8. 31. 다항 나이브 베이즈: sklearn MultinomialNB를 통한 텍스트 분류 다항 나이브 베이즈: sklearn MultinomialNB를 통한 텍스트 분류텍스트 데이터를 다루는 일, 특히 분류 작업은 인공지능 및 머신러닝의 중요한 분야 중 하나입니다. 다항 나이브 베이즈 알고리즘은 간단하면서도 강력한 접근 방식으로, 텍스트 분류에서 많은 사랑을 받고 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn의 MultinomialNB 클래스를 사용하여 다항 나이브 베이즈 기법으로 텍스트를 효과적으로 분류하는 방법을 소개합니다.MultinomialNB 소개MultinomialNB는 나이브 베이즈 분류기의 한 종류로, 주로 텍스트 데이터와 같은 다항 분포 데이터를 다루는 데 적합합니다. 이 모델은 각 단어의 출현 확률을 기반으로 하여 문서의 클래스 확률을 예측합니다. 공부해본다면 복잡한 수학 없이도.. 2025. 8. 30. 계층적 K-겹 교차 검증: sklearn StratifiedKFold 활용법 계층적 K-겹 교차 검증: sklearn StratifiedKFold 활용법모델 성능을 평가하는 데 있어 교차 검증은 필수적인 기법입니다. 그 중에서도 계층적 K-겹 교차 검증은 불균형 데이터셋에서도 각 클래스의 비율을 유지하면서 훈련 데이터와 검정 데이터를 분할할 수 있는 방법입니다. 오늘은 sklearn의 StratifiedKFold 클래스를 활용하는 방법을 소개합니다.StratifiedKFold 소개StratifiedKFold는 K-겹 교차 검증의 한 형태로, 데이터셋을 K개의 같은 크기의 그룹으로 나누되 각 그룹의 클래스 비율이 원래 데이터셋과 비슷하도록 조정합니다. 이를 통해 다양한 클래스의 균형 잡힌 평가가 가능해집니다.클래스 시그니처from sklearn.model_selection impo.. 2025. 8. 30. t-SNE를 통한 데이터 시각화: sklearn의 TSNE 소개 t-SNE를 통한 데이터 시각화: sklearn의 TSNE 소개데이터 과학의 세계에서 데이터 시각화는 중요한 역할을 합니다. 시각화 기술 중 하나인 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 공간의 복잡한 데이터를 저차원 공간으로 효과적으로 표현해 줍니다. 이번 블로그 포스팅에서는 sklearn 라이브러리의 TSNE 클래스를 사용하여 t-SNE 기법을 구현하는 방법을 밝히고, 실전 예제를 통해 그 진가를 알아보겠습니다!t-SNE란 무엇인가?t-SNE는 고차원 데이터의 점들 간의 거리를 보존하면서, 저차원으로 데이터를 맵핑하는 기술입니다. 주로 대규모 데이터 시각화, 클러스터 분석 등에 사용되며, 복잡한 구조와 패턴을 거친 리디자인으로 표현합니다. .. 2025. 8. 30. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 25 다음 반응형