반응형 Python/function112 보스턴 주택 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_boston 활용하기 보스턴 주택 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_boston 활용하기데이터 과학의 여정에서, 분석하고 예측하는 데 필요한 첫 걸음은 데이터셋을 올바르게 로드하는 것입니다. scikit-learn 라이브러리에서는 보스턴 주택 데이터셋을 사용하여 머신러닝 모델을 훈련시켜 보기에 최적의 데이터셋을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.datasets.load_boston을 활용하여 보스턴 주택 데이터셋을 로드하는 방법과 그 활용법에 대해 알아보겠습니다.load_boston 함수 소개load_boston 함수는 고전적인 주택 가격 데이터셋을 불러오는 아주 간단한 방법입니다. 이 데이터셋은 보스턴 지역의 주택에 대한 다양한 특성과 그에 따른 가격 정보를 포함하고 있어 회귀 분석 및 .. 2025. 8. 7. 혼합 데이터 처리: sklearn.compose.ColumnTransformer 소개 혼합 데이터 처리: sklearn.compose.ColumnTransformer 소개머신 러닝에서 데이터 전처리는 매우 중요한 과정입니다. 특히 여러 종류의 변수(수치형, 범주형)를 효과적으로 혼합하여 처리하는 것이 필요합니다. sklearn.compose.ColumnTransformer는 이러한 혼합 데이터 처리를 간편하게 도와주는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 ColumnTransformer의 중요성과 사용법을 살펴보겠습니다.ColumnTransformer란?ColumnTransformer는 입력 데이터의 특정 열을 선택하여 서로 다른 변환기를 적용할 수 있는 기능을 제공합니다. 이렇게 함으로써 수치형, 범주형, 텍스트 등의 변수가 혼합된 데이터를 효과적으로 처리하고, 모델의 성능을 높일 수 있습니다.. 2025. 8. 6. K-평균 군집화: sklearn.cluster.KMeans 활용하기 K-평균 군집화: sklearn.cluster.KMeans 활용하기데이터 과학의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 기법을 통해 데이터를 어떻게 분류할 수 있는지 살펴보겠습니다. sklearn.cluster.KMeans 클래스를 사용하여 효율적으로 데이터 집합을 군집화하는 방법을 소개할 예정입니다. 이 강력한 도구는 서로 유사한 데이터를 그룹화하는 데 최적화되어 있어, 데이터 분석 및 패턴 발견에 유용합니다.kmeans 군집화 소개K-평균 군집화는 주어진 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 각 클러스터는 중심점을 가지며, 데이터 포인트는 가장 가까운 클러스터 중심점으로 할당됩니다. 이 과정은 최소한의 분산을 보장하기 .. 2025. 8. 6. 계층적 군집화: sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 사용하기 계층적 군집화: sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 사용하기계층적 군집화는 데이터를 다양한 수준의 군집으로 나누는 강력한 기법입니다. 특히, sklearn의 AgglomerativeClustering 클래스는 데이터를 여러 단계의 군집으로 결합하여 단순하고 효과적인 군집화를 제공합니다. 이번 포스트에서는 AgglomerativeClustering의 사용법 및 실제 예제를 통해 이해해보겠습니다.AgglomerativeClustering 클래스 소개AgglomerativeClustering은 계층적 군집화를 수행하여 데이터 포인트를 군집으로 결합하는 분할이 가능한 방법을 제공합니다. 이 방식은 개별 데이터 포인트를 시작으로 하여, 가까운 포인트부터 차례로 그룹화하는 방식으.. 2025. 8. 6. 이전 1 ··· 16 17 18 19 다음 반응형