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Python/function148

혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기 혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기머신러닝 모형을 평가하는 데 있어 혼동 행렬은 필수적인 도구입니다. sklearn.metrics.confusion_matrix 함수를 사용하면 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하여 모델의 성능을 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 혼동 행렬을 활용하는 방법과 그 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다.혼동 행렬이란?혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각적으로 나타내는 표입니다. 행은 실제 클래스를, 열은 모델이 예측한 클래스를 나타내며 각 셀의 값은 해당 클래스에 대한 예측의 개수를 보여줍니다. 이를 통해 모형의 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.metrics.confusion_matrix(.. 2025. 8. 17.
분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기 분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기머신러닝의 세계에 발을 들여놓으면, 모델의 성능을 평가하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 됩니다. 그 중 scikit-learn 라이브러리의 classification_report 함수는 모델의 정확도, 재현율, F1 점수 등 중요한 성능 지표를 한 눈에 확인할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.classification_report를 활용하여 분류 모델의 성능을 평가하는 방법을 소개해 드리겠습니다.classification_report 함수 소개classification_report 함수는 주어진 실제 클래스와 예측 클래스에 대한 상세한 성능 보고서를 생성합니다. 이를.. 2025. 8. 12.
정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기 정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기일상에서 우리는 다양한 의사결정을 내리기 위해 수많은 정보를 처리합니다. 그 중에서도 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 효율적인 성능 측정 방법 중 하나는 scikit-learn 라이브러리의 accuracy_score 함수를 사용하는 것입니다. 이 포스팅에서는 accuracy_score의 개념과 함께 사용법을 소개합니다.accuracy_score 함수 소개sklearn.metrics.accuracy_score 함수는 분류 모델의 정확도를 계산합니다. 하려는 일에 대한 올바른 예측의 비율을 측정함으로써 모델의 전반적인 성능을 평가할 수 있어요. 이 함수는 특히 모델 학습 이후 얼마나 효과적으로 데.. 2025. 8. 12.
릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 이해하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 모델을 구축할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 그 중에서도 Ridge 회귀는 다중 공선성을 해결하기 위한 강력한 방법입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.Ridge 클래스의 사용법과 리그 회귀에서 나타나는 문제 해결을 위한 실용적인 예제를 소개합니다.Ridge 회귀 소개릿지 회귀는 선형 회귀 방식에 L2 정규화를 추가하여 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법입니다. 특히 독립변수 간의 상관관계가 높은 경우에 효과적입니다.함수 시그니처sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)매개변수:alpha: 정규화 강도를.. 2025. 8. 12.
로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기 로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 알고리즘을 구현하는 데 있어 매우 유용한 도구를 제공합니다. 그 중 하나인 LogisticRegression 클래스는 이진 분류를 수행하는 데 사용되며, 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 기능을 가지고 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.LogisticRegression의 사용법과 실전 예제를 소개하겠습니다.LogisticRegression 클래스 소개LogisticRegression은 주어진 데이터 샘플을 기반으로 클래스에 할당할 확률을 예측하는 로지스틱 회귀 모델입니다. 특히 이진 분류 문제에서 효과적이며, 특성(feature.. 2025. 8. 11.
선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개 선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 기계 학습과 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 그 중에서 LinearRegression 클래스는 선형 회귀 모델을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 LinearRegression의 기능과 사용법을 살펴보고, 실제 데이터를 모델링하는 간단한 예제를 제공하겠습니다.LinearRegression 클래스 소개sklearn.linear_model.LinearRegression 클래스는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 찾기 위해 사용됩니다. 이 클래스는 데이터를 기반으로 회귀 계수를 추정하고, 이를 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 정.. 2025. 8. 11.
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