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분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 분류 모델이 세워지면 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 분류 분석을 위한 가장 일반적인 평가 기준을 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다. 분류 분석을 위한 평가 기준 분류 모델의 성능을 측정하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 평가 기준이 있습니다. 가장 흔한 것 중 일부는 다음과 같습니다. 1. Accuracy(정확도): 이것은 최고의 기본적인 평가 지표이며 모든 인스턴스 중에서 올바르게 분류된 인스턴스의 백분율을 측정합니다. 2..

이석증 또는 양성 발작성 체위 현기증(BPPV)으로도 알려진 이석증은 짧은 현기증 또는 회전 감각을 유발하는 일반적인 내이 장애입니다. 이석증은 이석 또는 이관이라고 하는 작은 탄산칼슘 결정이 내이의 정상적인 위치에서 벗어나 반고리관 중 하나로 이동하여 균형 시스템에 교란을 일으킬 때 발생합니다. 원인 이석증의 정확한 원인은 알려져 있지 않습니다. 그러나 두부 손상, 내이의 바이러스 감염, 귀 수술, 장기 침상 안정 또는 노화에 의해 유발될 수 있습니다. 증상 이석증의 가장 흔한 증상은 머리 위치의 변화에 의해 유발되는 짧은 현기증 에피소드로, 일반적으로 1분 미만 지속됩니다. 다른 증상으로는 현기증, 불균형, 메스꺼움 및 구토가 포함될 수 있습니다. 치료 이석증은 제거된 결정을 정상 위치로 다시 위치시..

안녕하세요 리미입니다!! 그렇게도 비가 안 오더니 삼일 내내 비가 계속 내리길래 갑자기 김치전이 땡겨서 만들어 먹었습니다! 비 오면 생각나는 무조건 제 1위 대표 음식이 김치전이거든요~ 맛도 있고~ 영양도 있고~ 칼로리는 눈 감아 ㅋㅋㅋ 특히 바삭하게 익혀 먹으면 끼니로 딱 이거든요! 그래서 오늘은~ 집에서 간단하게 김치전을 만들 수 있는 레시피를 공유하려고 합니다! 부침가루 1컵 다진 김치 1컵 김치 국물 1/4컵 물 3/4컵 소금 1/2 작은 술 후추 1/4 작은 술 얇게 썬 쪽파 2개 올리브오일 2 큰 술 계량: 컵 -> 종이컵, 숟가락 -> 어른 밥숟가락 1. 큰 볼에 부침가루, 소금, 후추를 잘 섞어줍니다. 2. 볼에 잘게 썬 김치랑 김칫 국물, 물을 같이 넣어주고 반죽이 부드러워질 때까지 잘 ..

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 이 기술은 금융, 의료 및 마케팅을 포함한 다양한 근면에서 광범위하게 사용됩니다. 이 글에서는 분류 분석의 개념을 자세히 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다. 분류 분석이란 무엇일까요? 분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터의 클래스 또는 순서를 예측하는 감독된 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 이 방식은 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 분류 문제는 하나 이상의 입력 변수에 근거한 범주형 사건 변수를 예측하는 문제입니다. 분류 문제의 몇 가지 일반적인 예에는..

HbA1c라고도 알려진 당화혈색소는 적혈구에서 발견되는 헤모글로빈의 일종입니다. 지난 2-3개월 동안의 평균 혈당 수치를 측정하는 데 사용되는 마커입니다. 혈당 수치가 높을수록 더 많은 HbA1c가 혈액에 존재하게 됩니다. HbA1c 수치가 높으면 신체가 혈당을 처리하는 방식에 영향을 미치는 만성 질환인 당뇨병의 징후가 될 수 있습니다. 따라서 HbA1c의 정상 수치를 알고 이를 유지하기 위해 노력하는 것이 중요합니다. 미국 당뇨병 협회(ADA)에 따르면 HbA1c의 정상 범위는 5.7% 미만입니다. 5.7%에 서 6.4% 사이의 수치는 당뇨병의 위험 증가를 나타내는 반면, 6.5% 이상의 수치는 당뇨병을 나타냅니다. HbA1c 수치는 테스트를 수행하는 실험실에 따라 약간 다를 수 있다는 점에 유의하는 ..

데이터 지혜와 기계 활용 능력에서 예측 모델의 섬세함을 추정하는 것이 필수적입니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하여 예측 값과 실제 값의 차이를 측정하는 것입니다. 이 글에서는 RMSE를 사용하여 행렬의 예측 조건을 평가하는 방법을 살펴봅니다. RMSE란 무엇일까요? RMSE는 예측 모델이 얼마나 잘 수행되는지를 측정합니다. 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 계산하고 예측이 얼마나 정확한지에 대한 아이디어를 제공합니다. RMSE는 예측된 값과 실제 값 사이의 차이 제곱의 평균의 제곱근을 취하여 계산됩니다. RMSE로 매트릭스의 예측 요소를 평가하는 방법은 무엇일까요? RMSE를 사용하여 행렬의 예측 요소를 평가하려면 다음 방법을 따라야 합니다..

행렬 분해는 행렬을 더 간단한 구성 요소로 분해하는 데 사용되는 선형 대수학의 강력한 도구입니다. 가장 널리 사용되는 행렬 분해 중 하나는 SVD(Singular Value Decomposition)로, 데이터 과학, 기계 학습 및 이미지 처리에 많은 응용 프로그램이 있습니다. 이 글에서는 SVD, 작동 방식 및 응용 프로그램을 살펴봅니다. 특이값 분해(SVD)란 무엇일까요? SVD는 행렬을 3개의 행렬로 분해하는 행렬 분해 기술입니다. 행렬 A가 주어지면 A = UΣVᵀ가 되도록 세 개의 행렬 U, Σ, V로 분해할 수 있습니다. 여기서 U와 V는 직교 행렬이고 Σ는 A의 특이값을 포함하는 대각 행렬입니다. 특이값은 AᵀA 또는 AAᵀ의 고유값의 제곱근입니다. SVD는 어떻게 작동합니까? SVD는 Aᵀ..

여름이 곧 다가오고, 기온이 오르면서 많은 사람들이 더위를 식히기 위해 에어컨을 사용하게 될 것입니다. 그러나 에어컨이 설치된 환경에서 오랜 시간을 보내면 냉방병이라는 질병이 발생할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 냉방병 증상과 예방법에 대해 알아보겠습니다. 냉방병이란? 냉방병은 개인이 에어컨이 설치된 환경에서 오랜 시간을 보낼 때 발생할 수 있는 상태입니다. 이 상태는 차갑고 건조한 공기에 지속적으로 노출되어 호흡기 계통에 자극을 유발하고 다양한 증상을 유발할 수 있기 때문에 발생합니다. 냉방병의 증상 냉방병의 증상은 사람마다 다를 수 있지만 몇 가지 일반적인 증상은 다음과 같습니다. 1. 건성 피부 2. 안구건조증 3. 인후염 4. 마른 기침 5. 코막힘 6. 두통 7. 피로 8. 현기증 냉방병 예방..

독감 시즌이 다가오고 있으며, 예방 접종은 독감으로부터 자신을 보호할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 이 글에서는 독감 예방 접종의 중요성, 접종 방법, 접종 장소에 대해 작성해 보겠습니다. 왜 예방접종을 받아야 할까요? 백신 접종은 독감을 예방하는 가장 좋은 방법입니다. 독감은 폐렴과 같은 심각한 합병증을 유발하여 입원 및 사망으로 이어질 수 있습니다. 또한 예방접종을 받으면 다른 사람, 특히 어린이, 고령자, 면역 체계가 약한 사람 등 심각한 질병에 걸릴 위험이 높은 사람들에게 독감이 전파되는 것을 줄일 수 있습니다. 독감 백신은 어떻게 작용할까요? 독감 백신은 신체의 면역 체계를 자극하여 독감 바이러스에 대한 항체를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 항체는 바이러스에 노출되었을 때 바이러스..

시계열 데이터로 작업할 때는 데이터 집합을 학습 및 테스트 집합으로 분할하는 것이 중요합니다. 이를 통해 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 경우에 따라 무작위가 아닌 특정 날짜나 시간을 기준으로 데이터 집합을 분할하고 싶을 수도 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 Python에서 특정 날짜를 기준으로 훈련 데이터와 테스트 데이터를 분할하는 방법에 대해 설명합니다. 특정 날짜를 기준으로 데이터 분할하기 특정 날짜를 기준으로 데이터를 분할하려면 먼저 date 열을 datetime object로 변환해야 합니다. 그런 다음 datetime object를 사용하여 날짜를 기준으로 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할할 수 있습니다. 'Date'라는 날짜 열이 있는 데이터 세트..