반응형 Python/function64 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. 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. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 11 다음 반응형