반응형 Python/function148 배깅을 활용한 모델 성능 향상 배깅(Bagging) 기법을 활용한 모델 성능 향상배깅은 Bootstrap Aggregating의 줄임말로, 머신 러닝에서 모델의 성능을 향상시키기 위한 강력한 앙상블 기법입니다. 이 기법은 여러 개의 모델을 훈련시켜 평균을 내거나 다수결을 통해 최종 예측을 하는 방식으로, 과적합을 줄이고 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이번 포스팅에서는 배깅의 기본 개념과 함께 실습 예제를 소개합니다.배깅 기법의 개요배깅은 기본적으로 여러 개의 훈련 데이터 세트를 무작위로 선택하여 각 모델을 학습합니다. 이러한 프로세스는 전체 데이터에 대한 다양성을 증가시켜, 개별 모델의 오차를 줄이고 더 나은 예측력을 가능하게 합니다. 주로 Decision Trees와 함께 사용되지만, 다른 다양한 알고리즘에도 적용할 수 있습니.. 2025. 8. 25. 유방암 데이터셋 로드 및 분석하기 유방암 데이터셋 로드 및 분석하기: Python으로 건강한 미래를 만들어 보세요!유방암은 세계적으로 많은 여성들에게 영향을 미치는 중대한 건강 문제입니다. 이러한 질병에 대한 연구와 조기 진단을 위한 데이터 분석이 점점 중요해지고 있습니다. 이제, Python을 사용하여 유방암 데이터셋을 로드하고 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.유방암 데이터셋 소개유방암 데이터셋은 scikit-learn 라이브러리에서 제공하며, 유방암 환자의 설문의 결과 또는 의료 데이터를 포함합니다. 이 데이터셋은 유방암 여부를 예측하는 데 필요한 다양한 특성을 포함하고 있어 머신러닝 모델을 학습하는 데 적합합니다.데이터 구조특징: 30개의 특성 변수가 있으며, 각 변수는 종양의 특성을 나타냅니다.목표 변수: 각 환자가 악성인지 양성인.. 2025. 8. 25. 이중 군집화: sklearn.bicluster.KMeans 활용하기 이중 군집화: sklearn.bicluster.KMeans 활용하기군집화는 데이터를 유사한 특성에 따라 그룹으로 나누는 강력한 기법입니다. 특히, 이중 군집화는 데이터를 두 개의 주요 축으로 그룹핑하는 기술로, 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다. 이 포스팅에서는 sklearn.bicluster.KMeans를 사용한 이중 군집화의 개념과 함께 실제 예제를 소개합니다.KMeans 이중 군집화 소개sklearn.bicluster.KMeans는 이중 군집화 알고리즘의 한 종류로, 주어진 데이터셋을 두 개의 축으로 나눠서 군집을 형성합니다. 이 알고리즘을 사용하면 데이터의 구조를 더 명확히 이해할 수 있어, 데이터 분석이나 시각화에 강력한 도구가 됩니다.클래스 시그니처sklearn.bicluster.KMeans.. 2025. 8. 25. Estimator 클래스 이해하기: sklearn.base.BaseEstimator 활용하기 Estimator 클래스 이해하기: sklearn.base.BaseEstimator 활용하기머신러닝의 세계에서 Estimation은 데이터 예측 및 분석의 핵심적인 역할을 맡고 있습니다. sklearn.base.BaseEstimator 클래스는 이 Estimation의 가장 기본적인 틀을 제공하며, 모든 Scikit-Learn 모델이 이를 활용하여 일관성과 편리함을 추구합니다. 이번 포스팅에서는 BaseEstimator의 사용법과 함께 제너릭 Estimator 클래스를 만드는 방법을 알아보겠습니다.BaseEstimator 클래스 소개BaseEstimator 클래스는 Scikit-Learn에서 사용자 정의 추정기를 만들 때 필요한 여러 기본 메소드를 구현하도록 돕습니다. 모델의 기대값을 설정하고, 사용자 .. 2025. 8. 24. 결정 트리 분류기: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 활용 방법 결정 트리 분류기: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 활용 방법데이터 과학과 머신러닝 분야에서 결정 트리(Decision Tree)는 데이터 세트를 분할하여 예측을 수행하는 강력한 도구 중 하나입니다. 특히 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier는 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리 내에서 제공하는 분류 알고리즘으로, 직관적인 설명력과 해석 가능성 덕분에 많은 분석가와 연구자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 DecisionTreeClassifier의 기본 개념과 사용법을 예제 코드와 함께 알아보겠습니다.DecisionTreeClassifier 소개DecisionTreeClassifier는 분류 문제를 해결하기 위한 결정 트리 모델로.. 2025. 8. 24. 서포트 벡터 회귀: sklearn.svm.SVR 사용법 서포트 벡터 회귀: sklearn.svm.SVR 사용법서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR)는 머신러닝에서 중요하게 활용되는 회귀 기법입니다. scikit-learn 라이브러리의 sklearn.svm.SVR 클래스는 이러한 회귀 모델을 손쉽게 구현할 수 있게 해 줍니다. 이 포스팅에서는 sklearn.svm.SVR 클래스의 사용법과 함께 예제 코드를 통해 SVR이 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다.SVR(Support Vector Regression) 소개SVR은 서포트 벡터 머신(SVM)의 원리를 기반으로 한 회귀 모델로서, 주어진 데이터에 대해 최적의 선형(또는 비선형) 경계를 찾아 복잡한 관계를 모델링합니다. 주요 특징은 고차원 데이터에서도 효과적으로 작동하며, 논.. 2025. 8. 24. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 ··· 25 다음 반응형