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Python/function67

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.
재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기 재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기머신 러닝에서 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 그 중 하나가 재현율(Recall)로, 우리는 sklearn.metrics.recall_score 함수를 사용하여 재현율을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 재현율이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 recall_score 함수를 활용한 예제를 소개할 것입니다.재현율(Recall) 소개재현율은 모델이 긍정 클래스(예: '스팸', '질병 발견' 등)로 분류해야 하는 데이터 중 실제로 긍정으로 판단된 비율을 나타냅니다. 높은 재현율은 모델이 많은 긍정 사례를 올바르게 분류하고 있음을 의미합니다. 이는 특히 의료 진단이나 스팸 필터링과 같은 경우에 중요합니.. 2025. 8. 19.
결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기 결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기모델의 성능을 평가할 때, 결정 계수 R²는 매우 중요한 지표 중 하나입니다. 파이썬의 sklearn.metrics 패키지는 이 R² 값을 쉽게 계산할 수 있는 r2_score 함수를 제공합니다. 이 포스팅에서는 r2_score의 사용법과 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.r2_score 함수 소개r2_score 함수는 회귀 모델의 예측 성능을 평가하기 위한 지표로, 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. R² 값은 1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하며, 0 이하일 경우 모델이 단순히 평균값으로 예측하는 것보다 더 나쁘다는 것을 의미합니다.함수 시그니처sklearn.metrics.r2_score(y_true.. 2025. 8. 19.
정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기 정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기모델 성능을 평가하기 위한 다양한 메트릭 중에서 정밀도(Precision)는 모델이 얼마나 정확하게 긍정 클래스를 예측하는지를 측정하는 중요한 요소입니다. sklearn.metrics.precision_score 함수는 실제 긍정 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 샘플을 올바르게 긍정으로 판단했는지를 계산합니다. 이번 포스팅에서는 precision_score 함수의 사용법과 함께 예제를 통해 정밀도를 계산해 보겠습니다.precision_score 함수 소개precision_score 함수는 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 간단하면서도 효과적인 도구입니다. 특히 불균형 데이터셋에서 더욱 중요한 지표로 활용됩니다... 2025. 8. 19.
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