반응형 Python/function148 선형판별분석: sklearn LinearDiscriminantAnalysis 활용하기 선형판별분석: sklearn LinearDiscriminantAnalysis 활용하기데이터 분석과 기계 학습에서 강력한 도구인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)는 클래스 간의 차이를 최대화하면서 새로운 샘플을 효과적으로 분류하는 방법입니다. 이 포스팅에서는 sklearn 라이브러리의 LinearDiscriminantAnalysis 클래스를 활용해 선형판별분석의 간단한 사용법을 소개하겠습니다.선형판별분석(Linear Discriminant Analysis) 소개LinearDiscriminantAnalysis는 데이터가 여러 클래스에 속할 때 각 클래스 간에 가장 잘 분리될 수 있는 선형 결정을 내리는 방법입니다. 이는 주로 분류 문제에 사용되며, 데이터의 차원을 줄여주기도 .. 2025. 8. 29. 밀도 기반 클러스터링: sklearn DBSCAN으로 클러스터 탐색하기 밀도 기반 클러스터링: sklearn DBSCAN으로 클러스터 탐색하기데이터 분석의 세계에는 수많은 기법들이 존재합니다. 그 중에서도 밀도 기반 클러스터링은 데이터 내에 자연스러운 그룹을 발견하는 데 큰 도움을 주는 기법입니다. DBSCAN은 특히 소음 데이터에 강한 내성을 가지며, 복잡한 형태의 클러스터를 발견하는 데 뛰어난 성능을 발휘하는 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn 라이브러리를 활용하여 DBSCAN을 사용하는 방법과 예제를 소개하겠습니다.DBSCAN 소개DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로, 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성합니다. 이 알고리즘은 두 가지 주요 매개변수인 e.. 2025. 8. 29. 결정 트리 시각화하기: sklearn.tree.export_graphviz 사용법 결정 트리 시각화하기: sklearn.tree.export_graphviz 사용법결정 트리는 데이터 과학과 기계 학습에서 강력한 도구입니다. 데이터를 더욱 잘 이해하고, 모델의 행동을 시각적으로 표현하려면 결정 트리를 시각화하는 것이 중요합니다. 이 포스팅에서는 sklearn.tree.export_graphviz 함수를 사용하여 결정 트리를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.sklearn.tree.export_graphviz 함수 소개이 함수는 결정 트리를 그래프 형식으로 표현할 수 있도록 도와줍니다. 이는 트리 구조와 그 결정 경계를 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. export_graphviz 함수는 트리 구조의 각 노드와 그 노드가 사용하는 데이터 특징을 시각화합니다.함수 시그니처skl.. 2025. 8. 29. 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법데이터 전처리의 중요한 단계 중 하나는 특성 값 정규화입니다. 이를 통해 데이터의 분포를 일정 범위로 조정함으로써 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리에 포함된 MinMaxScaler는 이러한 정규화를 쉽게 수행할 수 있는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 MinMaxScaler의 사용법과 실전 예제를 살펴보겠습니다.MinMaxScaler 소개MinMaxScaler는 각 특성의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법입니다. 즉, 각 값을 다음의 공식에 따라 변환합니다:X_scaled = (X - X_min) / (X_max - X_min)X는 원본 데이터, X_mi.. 2025. 8. 28. Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법 Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법머신러닝 파이프라인을 구성하는 것은 데이터 전처리와 모델 학습을 효율적으로 진행하는 데 필수적입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 이러한 파이프라인을 손쉽게 구현할 수 있는 sklearn.pipeline.Pipeline 클래스를 제공합니다. 이 포스팅에서는 Pipeline.fit 메서드를 활용하여 모델을 학습하는 방법을 소개하겠습니다.Pipeline.fit 메서드 소개Pipeline.fit 메서드는 정의된 파이프라인에 따라 데이터를 처리하고 학습 모델을 훈련시키는 기능을 수행합니다. 여러 단계의 변환기 및 추정기를 체계적으로 연결하여 데이터 처리의 병목을 줄이고, 코드의 가독성과 재사용성을.. 2025. 8. 28. KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기 KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기머신러닝의 세계는 다양한 면에서 사용자들을 매료시키고 흥미를 유발합니다. 그 중 하나가 바로 K-최근접 이웃(KNN, K-Nearest Neighbors) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 단순하지만 강력한 분류 기법으로, 주어진 데이터 포인트에 가장 가까운 K개의 이웃을 기반으로 예측을 수행합니다. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier를 활용하여 KNN을 사용하는 방법을 탐구해 보겠습니다.KNeighborsClassifier 소개KNeighborsClassifier는 scikit-learn 라이브러리에서 제공되는 KNN 분류 알고리즘의 구현입니다. 사용자는 K의 값을 조정하여.. 2025. 8. 28. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 25 다음 반응형