반응형 Python/function55 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기텍스트 데이터는 데이터 분석과 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하지만, 데이터의 본래 형태는 모델이 이해할 수 있는 숫자 형태로 변환해야 합니다. 이 과정에서 sklearn.feature_extraction.TextVectorization을 활용하면 매우 유용합니다. 이번 포스팅에서는 텍스트 데이터를 효과적으로 전처리하고 벡터화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.TextVectorization 소개텍스트 데이터를 모델에 입력하기 전에 효율적으로 변환할 수 있는 TextVectorization 클래스를 사용하면 매우 간편하게 벡터를 생성할 수 있습니다. 이 클래스는 텍스트를 다양한 방식으로 전처리하고, .. 2025. 8. 26. 확률적 경량 부스팅으로 회귀 수행하기 확률적 경량 부스팅 모델로 회귀 분석을 수행하는 방법확률적 경량 부스팅(Probabilistic LightGBM)은 모델 효율성을 극대화하면서 예측 성능을 끌어 올리는 혁신적인 머신러닝 기법입니다. 이러한 모델링 기법은 주로 분류 문제에서 사용되지만, 회귀 문제를 해결하는 데도 매우 유용합니다. 본 포스팅에서는 확률적 경량 부스팅을 사용하여 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.확률적 경량 부스팅이란?확률적 경량 부스팅은 LightGBM이라는 머신러닝 프레임워크의 한 기능으로, 고속 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. 이 접근 방식은 대규모 데이터셋에서도 빠른 속도로 학습할 수 있도록 최적화되어 있으며, 회귀 문제에 대해서도 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히, 데이터가 방대할 때 경량의 이점을 .. 2025. 8. 26. 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기회귀 문제는 머신러닝에서 매우 흔하게 마주치는 작업 중 하나입니다. 현재 데이터의 패턴을 분석하고, 목표 변수에 대한 예측을 수행하는 것을 목표로 하죠. scikit-learn의 GradientBoostingRegressor를 사용하면 점진적으로 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 회귀 모델을 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 GradientBoostingRegressor의 기본 개념과 함께 실제 적용 예제를 통해 그 사용법을 알아보겠습니다.GradientBoostingRegressor 소개GradientBoostingRegressor는 부스팅 기법을 통해 K개의 약한 결정 트리를 결합하여 강력.. 2025. 8. 26. 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. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음 반응형