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분류 모델을 구축할 때 텍스트를 피처로 포함하면 결과를 예측하는 데 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 문제 데이터는 문자 형태의 비정형 데이터를 모두 포함하며 트윗, 리뷰, 이메일 등 다양한 형태로 찾아볼 수 있습니다. 이 문서에서는 Python 코드 예제를 포함하여 텍스트를 분류 모델의 피처로 만드는 단계별 프로세스를 살펴보겠습니다. 1단계: 텍스트 전처리 텍스트를 분류 모델의 피처로 포함하려면 먼저 텍스트 데이터를 사전 처리해야 합니다. 여기에는 구두점 제거, 중지 단어 제거, 모든 단어를 소문자로 변환 등의 여러 단계가 포함됩니다. 또한 형태소 분석 및 표제어 추출과 같은 기술을 사용하여 텍스트 데이터의 고유 단어 수를 줄일 수 있습니다. 전처리는 NLTK, SpaCy, Scikit-learn과 ..

과대적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 가깝게 맞도록 훈련되어 새 데이터에 적용될 때 성능이 저하되는 기계 학습의 일반적인 문제입니다. 모델이 과적합되지 않았는지 확인하려면 다양한 기술을 사용하여 검증하는 것이 중요합니다. 이 게시물에서는 다음을 포함하여 과적합에 대해 모델을 검증하는 몇 가지 모범 사례를 다룰 것입니다. 1. 데이터 분할 모델 검증의 첫 번째 단계는 사용 가능한 데이터를 교육 및 테스트 데이터 세트로 분할하는 것입니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고 테스트 데이터 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이는 모델이 단순히 훈련 데이터를 기억하는 것이 아니라는 것을 확인하는 데 도움이 됩니다. 2. 교차 유효성 검사 교차 유효성 검사는 데이터를 여러 부분으로 분할하고 각 ..

분류 모델의 평가는 기계 활용 능력의 중추적인 측면입니다. 그것은 특정 평가 기준에 기반한 모델의 정확도와 성능을 결정하는 것을 포함합니다. 일반적으로 사용되는 평가 기준 중 하나는 분류 문제에 대한 사실 및 예측 값의 요약을 제공하는 혼동 행렬입니다. 이 블로그 게시물에서는 혼동 매트릭스를 기반으로 하는 분류 모델의 평가 지표를 살펴보겠습니다. 혼동 행렬이란 무엇입니까? 혼동 행렬은 데이터의 실제값과 예측값을 비교하여 분류 모델의 성능을 표시하는 표입니다. 일반적으로 양수와 음수 또는 예와 아니오와 같은 두 가지 클래스만 있는 이진 분류 문제에서 사용됩니다. 테이블은 아래와 같이 각각 다른 스크립트를 나타내는 4개의 사분면으로 나뉩니다. Confusion Matrix TP - True Positive:..

로지스틱 회귀는 두 가지 가능한 결과중 하나를 예측하는 것이 목표인 이진 분류 문제에 사용되는 널리 사용되는 통계 방법입니다. 이 글에서는 로지스틱 회귀를 사용하여 분류 모델을 구축하고 고객 이탈 데이터 세트를 예측합니다. 먼저 먼저 필요한 라이브러리를 가져오고 데이터 세트를 로드해야 합니다. import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegresion from sklearn.model_selection import train_test_split # 데이터 세트 로드 df = pd.read_csv('customer_churn.csv') 데이터 세트에는 인구 통계 정보 및 다양한 계정 기능을 포함하여 통신 회사의 고객 이탈에 대한 정보가 포..

감정 분류는 자연어 처리에서 텍스트의 감정 톤을 결정하는 데 사용되는 인기 있는 방식입니다. 그것은 텍스트가 전달하는 감정에 기초하여 긍정적, 부정적 또는 중립적 범주로 텍스트를 분류하는 것을 포함됩니다. 감정 분류는 소셜 미디어 모니터링, 요청 탐색 및 클라이언트 피드백 분석과 유사한 분야에서 광범위한 작업을 수행합니다. 이 글에서는 감정 분류를 자세히 설명하고 scikit-learn이라는 인기 기계 학습 라이브러리를 사용하여 Python에서 이를 적용하는 방법을 시연합니다. 감정 분류 이해하기 감정 분류는 특정 단어가 긍정적이거나 부정적인 감정을 전달한다는 가정에 근거합니다. 예를 들어 "행복하다"는 긍정적인 단어이고 "슬파다"는 부정적인 단어입니다. 감정 분류 알고리즘은 다른 단어와 함께 이 단어를..

오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업과 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 점점 더 데이터 분석에 의존하고 있습니다. 그러나 단순히 대규모 데이터 세트에서 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 피처 엔지니어링은 분석가가 원시 데이터에서 가장 관련성이 높은 정보를 추출하여 더 나은 예측 모델과 더 정확한 통찰력으로 얻을 수 있도록 도와주는 기술 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 피처 엔지니어링이 무엇인지, 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보고 Python 코드 예제를 제공합니다. 피처 엔지니어링이란 무엇일까요? 피처 엔지니어링은 새로운 피처를 만들거나 기존 피처를 수정하여 원시 데이터에서 유용한 정보..

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..

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..

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..