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비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개 비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝과 데이터 분석을 위한 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 그 중 하나인 sklearn.decomposition.NMF는 비음수 행렬 분해를 구현한 것으로, 데이터의 잠재적인 구조를 발견하는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 NMF의 기본 개념과 사용법, 그리고 실제 예제를 통해 이 흥미로운 기술을 탐구해 보겠습니다.NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 소개NMF는 비음수 행렬 분해 기법으로, 주어진 비음수 행렬을 두 개의 비음수 행렬의 곱으로 분해하는 방법입니다. 주로 차원 축소와 데이터 표현의 개선을 위해 사용되며, 추천 시스템, 이미지 처리, .. 2025. 8. 8.
샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기 샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기머신러닝 모델을 훈련시키기 전에, 데이터가 필요하다는 것을 모두 알고 계실 것입니다. 이럴 때 sklearn 라이브러리의 datasets.make_classification 함수를 사용하면, 필요한 규모와 특성을 가진 임의의 클래스를 갖는 샘플 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 make_classification 함수의 사용법과 간단한 예제를 소개합니다.make_classification 함수 소개make_classification 함수는 인공지능 모델을 훈련하기 위해 필요한 특성을 가진 인공 데이터를 생성합니다. 스스로 데이터의 크기, 클래스의 수, 각 특성의 분포 등을 조절할 수 있어 연구나.. 2025. 8. 7.
아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기 아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기머신러닝에서 데이터셋은 알고리즘의 학습과 평가에 매우 중요한 역할을 합니다. 그 중 아이리스 데이터셋은 여러 알고리즘을 시도해보기에 최적의 선택으로, sklearn 라이브러리의 sklearn.datasets.load_iris 함수를 통해 손쉽게 로드할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 이 함수를 어떻게 사용하는지와 몇 가지 예제를 소개합니다.sklearn.datasets.load_iris 함수 소개sklearn.datasets.load_iris 함수는 유명한 아이리스 데이터셋을 로드하여 데이터와 그에 관련된 정보(특징, 목표 변수 등)를 포함하는 객체를 반환합니다. 이 데이터셋은 iris 꽃의 세 가지 품종(세트오사, 버시컬.. 2025. 8. 7.
보스턴 주택 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_boston 활용하기 보스턴 주택 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_boston 활용하기데이터 과학의 여정에서, 분석하고 예측하는 데 필요한 첫 걸음은 데이터셋을 올바르게 로드하는 것입니다. scikit-learn 라이브러리에서는 보스턴 주택 데이터셋을 사용하여 머신러닝 모델을 훈련시켜 보기에 최적의 데이터셋을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.datasets.load_boston을 활용하여 보스턴 주택 데이터셋을 로드하는 방법과 그 활용법에 대해 알아보겠습니다.load_boston 함수 소개load_boston 함수는 고전적인 주택 가격 데이터셋을 불러오는 아주 간단한 방법입니다. 이 데이터셋은 보스턴 지역의 주택에 대한 다양한 특성과 그에 따른 가격 정보를 포함하고 있어 회귀 분석 및 .. 2025. 8. 7.
혼합 데이터 처리: sklearn.compose.ColumnTransformer 소개 혼합 데이터 처리: sklearn.compose.ColumnTransformer 소개머신 러닝에서 데이터 전처리는 매우 중요한 과정입니다. 특히 여러 종류의 변수(수치형, 범주형)를 효과적으로 혼합하여 처리하는 것이 필요합니다. sklearn.compose.ColumnTransformer는 이러한 혼합 데이터 처리를 간편하게 도와주는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 ColumnTransformer의 중요성과 사용법을 살펴보겠습니다.ColumnTransformer란?ColumnTransformer는 입력 데이터의 특정 열을 선택하여 서로 다른 변환기를 적용할 수 있는 기능을 제공합니다. 이렇게 함으로써 수치형, 범주형, 텍스트 등의 변수가 혼합된 데이터를 효과적으로 처리하고, 모델의 성능을 높일 수 있습니다.. 2025. 8. 6.
K-평균 군집화: sklearn.cluster.KMeans 활용하기 K-평균 군집화: sklearn.cluster.KMeans 활용하기데이터 과학의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 기법을 통해 데이터를 어떻게 분류할 수 있는지 살펴보겠습니다. sklearn.cluster.KMeans 클래스를 사용하여 효율적으로 데이터 집합을 군집화하는 방법을 소개할 예정입니다. 이 강력한 도구는 서로 유사한 데이터를 그룹화하는 데 최적화되어 있어, 데이터 분석 및 패턴 발견에 유용합니다.kmeans 군집화 소개K-평균 군집화는 주어진 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 각 클러스터는 중심점을 가지며, 데이터 포인트는 가장 가까운 클러스터 중심점으로 할당됩니다. 이 과정은 최소한의 분산을 보장하기 .. 2025. 8. 6.
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