반응형 Python/function55 라벨 인코딩: sklearn.preprocessing.LabelEncoder 사용하기 라벨 인코딩: sklearn.preprocessing.LabelEncoder 사용하기데이터 과학에서 라벨 인코딩은 범주형 데이터를 수치적으로 변환하는 방법입니다. sklearn.preprocessing.LabelEncoder는 이러한 변환을 쉽게 수행할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 이 포스팅에서는 LabelEncoder의 기본 사용법과 예제 코드를 소개합니다.LabelEncoder 소개LabelEncoder는 범주형 데이터를 고유한 정수로 변환하여 머신러닝 모델에 적합하게 만드는 클래스입니다. 이 방법은 주로 범주형 변수가 고유한 레이블을 갖는 경우에 사용됩니다.클래스 시그니처from sklearn.preprocessing import LabelEncoder주요 메서드:fit(y): 주어진 범주형 레.. 2025. 8. 22. 파이프라인 만들기: sklearn.pipeline.make_pipeline 소개 파이프라인 만들기: sklearn.pipeline.make_pipeline 소개머신러닝의 세계에서 파이프라인은 데이터를 전처리하고 모델을 훈련시키는 과정을 단순화하는 강력한 도구입니다. scikit-learn의 make_pipeline 함수는 이러한 파이프라인을 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 make_pipeline의 기능과 사용법을 소개하고, 실제 예제 코드를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 할 것입니다.sklearn.pipeline.make_pipeline 함수 소개make_pipeline 함수는 데이터 전처리 단계와 모델 학습 단계를 하나의 파이프라인으로 결합합니다. 여러 개의 변환기와 추정자를 연결하여, 데이터가 자동으로 처리되도록 하는 유용한 방법입니다. 이 과정을 통해 코드의.. 2025. 8. 22. 모델의 워크플로우 구성하기: sklearn.pipeline.Pipeline 소개 모델의 워크플로우 구성하기: sklearn.pipeline.Pipeline 소개머신 러닝 모델을 구축하는 과정은 복잡하고, 여러 단계로 나뉘어져 있습니다. 이를 효율적으로 다루기 위해 scikit-learn의 sklearn.pipeline.Pipeline 클래스를 활용할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Pipeline의 개념과 사용법, 그리고 실제 예제를 통해 모델의 워크플로우를 어떻게 구성할 수 있는지 알아보겠습니다.Pipeline 클래스 소개sklearn.pipeline.Pipeline은 여러 개의 변환기(transformer)와 추정기(estimator)를 순차적으로 연결하여 하나의 파이프라인으로 만드는 클래스입니다. 이를 통해 데이터 전처리, 특징 선택, 모델 훈련, 예측까지의 과정을 간편하게 관리.. 2025. 8. 22. 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. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 다음 반응형