반응형 Python/function55 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. 서포트 벡터 머신: sklearn.svm.SVC로 분류하기 서포트 벡터 머신: sklearn.svm.SVC로 분류하기서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 강력한 분류 알고리즘으로, 높은 차원의 데이터에서도 효과적으로 작동합니다. 특히 sklearn.svm.SVC는 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 SVM의 구현이며, 사용자 친화적이면서도 강력한 분류 성능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.svm.SVC의 기본 개념과 함께 간단한 예제를 소개합니다.sklearn.svm.SVC 개요sklearn.svm.SVC는 서포트 벡터 머신을 구현한 클래스입니다. 이 알고리즘은 두 클래스 간의 경계를 최적화하여 가장 가까운 데이터 포인트와의 거리를 최대화합니다. 이는 분류와 회귀 문제 모두에 적용될 수 있으며,.. 2025. 8. 23. 데이터 스케일링: sklearn.preprocessing.StandardScaler 사용법 데이터 스케일링: sklearn.preprocessing.StandardScaler 사용법데이터 분석과 머신러닝에 있어 데이터 스케일링은 매우 중요한 단계입니다. 특히, 다양한 스케일의 특징을 가진 입력 데이터가 있을 때, 이를 표준화하는 것은 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 sklearn.preprocessing.StandardScaler의 사용법에 대해 알아보겠습니다.StandardScaler 소개StandardScaler는 주어진 데이터의 특성을 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 변환합니다. 이는 각 특성을 표준 정규 분포(Standard Normal Distribution)로 변환하여 모델의 안정성과 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.클래스 시그니처from sklearn... 2025. 8. 23. 범주형 변수 인코딩: sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 활용하기 범주형 변수 인코딩: sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 활용하기데이터 분석과 머신러닝 모델링을 할 때, 범주형 변수는 중요한 역할을 합니다. 그러나 이러한 변수를 모델에 직접 사용할 수는 없습니다. OneHotEncoder는 이런 범주형 변수를 수치형 데이터로 변환하여 모델이 이해할 수 있도록 돕는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder의 사용법과 함께 그 활용 예제를 소개하겠습니다.OneHotEncoder 소개OneHotEncoder는 특정 범주형 변수의 카테고리를 이진 형식으로 변환하여 모델이 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 즉, 각 범주를 별도의 이진 열로 변환하고 해당 범주가 존재할 경우 1로.. 2025. 8. 23. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음 반응형