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Python/function148

특성 결합: sklearn.pipeline.FeatureUnion 활용하기 특성 결합: sklearn.pipeline.FeatureUnion 활용하기데이터 과학, 특히 머신러닝 모델링에서 다양한 특성을 조합하고 활용하는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn의 FeatureUnion 클래스는 서로 다른 특성 집합을 결합하여 더 강력한 특징 표현을 생성하는 데 도움을 줍니다. 이 포스팅에서는 FeatureUnion의 활용법과 멋진 예제를 살펴보겠습니다!FeatureUnion 소개FeatureUnion은 여러 변환기를 동시에 적용한 후 이들의 결과를 합치는 기능을 제공합니다. 이는 특히 서로 다른 데이터 유형(예: 수치형과 범주형 데이터)을 처리할 때 유용합니다. 다양한 특성을 결합하여 모델의 성능을 향상시키는 데 이를 활용할 수 있습니다.클래스 시그니처from sklear.. 2025. 8. 21.
가우시안 나이브 베이즈 분류기: sklearn.naive_bayes.GaussianNB 활용하기 가우시안 나이브 베이즈 분류기: sklearn.naive_bayes.GaussianNB 활용하기머신러닝의 세계에 문을 연 첫걸음 중 하나는 바로 분류기입니다. 그 중에서도 가우시안 나이브 베이즈 분류기는 간단하면서도 효과적인 알고리즘으로 널리 사용됩니다. 오늘은 sklearn.naive_bayes.GaussianNB 클래스를 활용하여 가우시안 나이브 베이즈 분류기를 만드는 과정을 살펴보겠습니다.가우시안 나이브 베이즈란?GaussianNB는 연속형 변수가 가우시안 분포를 따른다는 가정을 바탕으로 한 나이브 베이즈 분류기입니다. 이 분류기는 데이터의 특성과 클래스 간의 관계를 쉽고 빠르게 모델링할 수 있어, 복잡한 문제보다는 간단한 문제에 매우 효과적입니다. 주로 텍스트 분류, 스팸 필터링 등에서 활용되며,.. 2025. 8. 21.
훈련과 테스트 데이터 분리하기: sklearn.model_selection.train_test_split 소개 훈련과 테스트 데이터 분리하기: sklearn.model_selection.train_test_split 소개머신러닝에서 모델의 성능을 평가하기 위해서는 데이터를 훈련용과 테스트용으로 분리하는 것이 필수적입니다. sklearn.model_selection.train_test_split 함수는 바로 이 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 도와줍니다. 이 포스팅에서는 train_test_split 함수의 기능과 사용법을 알아보겠습니다.train_test_split 함수 소개train_test_split 함수는 데이터셋을 랜덤하게 분할하여 훈련 데이터와 테스트 데이터를 생성합니다. 이 과정을 통해 모델의 일반화 능력을 정확하게 평가할 수 있으며, 과적합을 방지하는 데도 중요한 역할을 합니다.함수 시그니처train_.. 2025. 8. 21.
K-겹 교차 검증: sklearn.model_selection.KFold 활용하기 K-겹 교차 검증: sklearn.model_selection.KFold 활용하기데이터 과학에서 모델의 성능을 평가하는 것은 필수적입니다. K-겹 교차 검증(K-Fold Cross Validation)은 데이터를 여러 개의 하위 집합으로 나누어 모델의 일반화 성능을 평가하는 강력한 기법입니다. 이번 포스트에서는 Python의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 sklearn.model_selection.KFold 클래스를 활용하여 K-겹 교차 검증을 실시하는 방법에 대해 알아보겠습니다.sklearn.model_selection.KFold 소개KFold 클래스는 주어진 데이터셋을 K개의 폴드로 나누고, 각 폴드를 검증 데이터로 사용하며 나머지 K-1개 폴드를 훈련 데이터로 사용하는 절차를 자동화.. 2025. 8. 20.
하이퍼파라미터 튜닝: sklearn.model_selection.GridSearchCV 사용법 하이퍼파라미터 튜닝: sklearn.model_selection.GridSearchCV 사용법머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝은 필수적입니다. scikit-learn 라이브러리에서는 이 과정을 보다 효율적으로 도와주는 GridSearchCV 클래스를 제공합니다. 이 포스팅에서는 GridSearchCV의 기본 개념, 사용법 및 예제를 소개합니다.GridSearchCV란?GridSearchCV는 주어진 알고리즘의 하이퍼파라미터의 조합을 체계적으로 탐색하여 최적의 매개변수를 찾는 방법입니다. 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 평가함으로써, 단순한 분할에 의한 편향을 줄여줍니다.클래스 시그니처sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, pa.. 2025. 8. 20.
AUC-ROC 커브: sklearn.metrics.roc_auc_score로 성능 평가하기 AUC-ROC 커브: sklearn.metrics.roc_auc_score로 성능 평가하기머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 언제나 긴장되고 흥미로운 과정입니다. 그 가운데 AUC-ROC 커브는 이진 분류 모델의 진정한 성능을 감지하는 데 유용한 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.roc_auc_score 함수를 사용하여 AUC 값을 계산하고 이를 기반으로 모델의 성능을 어떻게 평가할 수 있는지 알아보겠습니다.AUC-ROC 커브란?AUC(Area Under the Curve)는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선 아래의 면적을 의미합니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값에서의 진양성률 (True Positive Rate)과 위양성률.. 2025. 8. 20.
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