반응형 Python/function100 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. 비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개 비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝과 데이터 분석을 위한 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 그 중 하나인 sklearn.decomposition.NMF는 비음수 행렬 분해를 구현한 것으로, 데이터의 잠재적인 구조를 발견하는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 NMF의 기본 개념과 사용법, 그리고 실제 예제를 통해 이 흥미로운 기술을 탐구해 보겠습니다.NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 소개NMF는 비음수 행렬 분해 기법으로, 주어진 비음수 행렬을 두 개의 비음수 행렬의 곱으로 분해하는 방법입니다. 주로 차원 축소와 데이터 표현의 개선을 위해 사용되며, 추천 시스템, 이미지 처리, .. 2025. 8. 8. 샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기 샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기머신러닝 모델을 훈련시키기 전에, 데이터가 필요하다는 것을 모두 알고 계실 것입니다. 이럴 때 sklearn 라이브러리의 datasets.make_classification 함수를 사용하면, 필요한 규모와 특성을 가진 임의의 클래스를 갖는 샘플 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 make_classification 함수의 사용법과 간단한 예제를 소개합니다.make_classification 함수 소개make_classification 함수는 인공지능 모델을 훈련하기 위해 필요한 특성을 가진 인공 데이터를 생성합니다. 스스로 데이터의 크기, 클래스의 수, 각 특성의 분포 등을 조절할 수 있어 연구나.. 2025. 8. 7. 아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기 아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기머신러닝에서 데이터셋은 알고리즘의 학습과 평가에 매우 중요한 역할을 합니다. 그 중 아이리스 데이터셋은 여러 알고리즘을 시도해보기에 최적의 선택으로, sklearn 라이브러리의 sklearn.datasets.load_iris 함수를 통해 손쉽게 로드할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 이 함수를 어떻게 사용하는지와 몇 가지 예제를 소개합니다.sklearn.datasets.load_iris 함수 소개sklearn.datasets.load_iris 함수는 유명한 아이리스 데이터셋을 로드하여 데이터와 그에 관련된 정보(특징, 목표 변수 등)를 포함하는 객체를 반환합니다. 이 데이터셋은 iris 꽃의 세 가지 품종(세트오사, 버시컬.. 2025. 8. 7. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 다음 반응형