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데이터로 작업할 때 특정 범위로 확장해야 하는 경우가 많습니다. 널리 사용되는 조정 방법 중 하나는 최대-최소 스케일링입니다. 이 기술은 데이터를 0과 1 사이의 범위로 조정하여 비교 분석을 더 쉽게 만듭니다. 이 글에서는 Max-Min Scaling이 무엇인지, 왜 유용한지, Python에서 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. 최대-최소 스케일링이란 무엇일까요? 최대-최소 스케일링은 데이터를 특정 범위로 다시 스케일링하는 데이터 스케일링 기술입니다. 특히 데이터의 크기를 0과 1 사이의 범위로 조정합니다. 여기서 데이터의 최소값은 0으로, 최대값은 1로 조정됩니다. 다른 모든 값은 이 두 값 사이에서 비례적으로 조정됩니다. Max-Min 스케일링을 사용하는 이유는 무엇일까요? Max-Min Scaling..

데이터는 모든 모양과 크기로 제공되지만 한 가지 확실한 것은 작업하기 어려울 수 있다는 것입니다. 일반적인 문제 중 하나는 데이터가 정규 분포를 따르지 않아 특정 통계 기법을 사용할 때 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 로그 정규화를 사용하는 것입니다. 로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포를 따르도록 변환합니다. 이 글에서는 로그 정규화가 무엇이며 Python에서 수행하는 방법을 살펴봅니다. 로그 정규화란? 로그 정규화는 정규 분포가 아닌 데이터를 보다 정규 분포로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 즉, 정규 분포를 가정하는 기술을 사용하여 분석할 수 있도록 데이터를 보다 "정상"으로 만듭니다. 이것은 값을 분산시키고 극단값의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 ..

nunique() 함수는 Python에서 데이터 분석에 유용한 도구입니다. pandas Series 또는 DaataFrame에서 고유한 값의 수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 nunique() 함수가 어떻게 작동하는지 설명하고 사용 방법에 대한 예제를 제공합니다. nunique() 함수는 무엇일까요? nunique() 함수는 pandas Series 또는 DataFrame에서 고유한 값의 수를 계산하는 데 사용되는 pandas 라이브러리의 메서드입니다. 행 또는 열일 수 있는 지정된 축의 고유한 값 수를 반환합니다. nunique() 함수의 구문 nunique() 함수를 사용하기 위한 구문은 다음과 같습니다. df.nunique(axis=0, dropna=True) 그런 다음 "df"는 함수를 ..

분석 모델은 다양한 부지런히 데이터 기반 의견을 제시하기 위한 중요한 도구입니다. 이러한 모델은 통계 및 미세 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 비즈니스 전략을 알리고 성과를 개선할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 여전히 분석 모델을 개발하고 프로그래밍하는 것은 데이터 분석 및 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 필요한 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 분석 모델을 프로그래밍하는 프로세스를 살펴봅니다. Python은 사용 편의성과 광범위한 라이브러리 지원으로 인해 데이터 과학 및 분석 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 다양한 분석 모델의 예를 제공하고 이를 Python에서 적용하는 방법을 보여줍니다. 1. 선형 회귀: 선형 회귀는 수치 결과를 예측하기 위한..

클래스 불균형은 한 클래스의 샘플 수가 다른 클래스의 샘플 수보다 현저히 적은 분류 모델에서 흔히 발생하는 문제입니다. 이는 사기 적발, 의학적 소견 및 희귀 사건 예측과 같은 다양한 작업에서 수행할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 클래스 불균형으로 인한 문제와 이 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 다룰 것입니다. 클래스 불균형의 도전 클래스 불균형의 주된 문제는 예측 정확도가 부족한 편향된 모델로 이어질 수 있다는 것입니다. 대부분 분류 모델은 전체적인 정확도를 극대화하도록 설계되었기 때문에 다수 클래스에 집중하고 소수 클래스를 무시하는 경향이 있습니다. 이것은 소수 클래스에 대한 높은 위음성 비율에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 많은 긍정적인 예시가 부적절하게 부정적인 것으로 ..

감정 분류는 텍스트 데이터에 표현된 사적인 의견을 식별하고 분류하기 위해 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 중요한 방식입니다. 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 피드백을 분석하는 경우 감정 분류는 텍스트 이면의 전반적인 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 고유한 감정 분류 모델을 설계 및 평가하는 방법을 살펴보고 시작하는 데 도움이 되는 Python 예제를 제공합니다. 감정 분류는 무엇일까요? 오피니언 마이닝이라고도 하는 감정 분류는 텍스트 데이터의 감정 톤을 결정하기 위해 텍스트 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 표현하는 단어와 표현를 연결하고 결과적으로 텍스트를 채점합니다. 감정 분류는 일반적으로 SVM(Support Vector Ma..

가장 유용한 도구 중 하나는 시간 관련 데이터로 작업하는 경우 Unixtime입니다. Unix 타임스탬프라고도 하는 Unixtime은 시간을 1970년 1월 1일 00:00:00 UTC 이후 경과된 초 수로 나타내는 방법입니다. 이 글에서는 Unixtime을 사용하여 시간 점수를 계산하고 시작하는 데 도움이 되는 Python 예시를 제공하는 방법을 살펴봅니다. 시간 점수는 무엇일까요? 시간 점수는 두 이벤트 사이에 경과된 시간의 양을 정량화하는 방법입니다. 데이터 분석에서 작업 기간, 두 가지 행동 사이의 시간과 같은 효과를 정하는 데 자주 사용됩니다. 시간 점수는 초, 분, 시간, 일 등 다양한 단위로 표현될 수 있습니다. Unixtime을 사용하여 시간 점수 계산 Unixtime을 사용하여 시간 점수..

표준화는 데이터를 표준 척도로 변환하는 데 사용되는 데이터 분석의 필수 전처리 단계입니다. z-score를 계산하여 피처를 표준화하는 것은 데이터를 표준화하는 데 사용되는 일반적인 방법입니다. 이 블로그 게시물에서는 z-score가 무엇인지, 피처 표준화에서 z-score의 중요성 및 Python을 사용하여 z-score를 계산하는 방법에 대해 설명합니다. z-score란 무엇일까요? 표준 점수라고도 하는 z-score는 주어진 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 표준 편차의 수를 나타냅니다. 데이터 포인트의 z-score를 계산하는 공식은 다음과 같습니다. z = (x - μ) / σ 여기서 x는 데이터 포인트, μ는 데이터의 평균, σ는 데이터의 표준편차입니다. z-score를 사용하여 피처를 표준화하는..

데이터 분석은 유용한 정보와 통찰력을 추출하기 위해 데이터를 검사하고 변환하는 프로세스입니다. 랜덤 포레스트 예측 모델은 예측을 수행하고 데이터를 분류하기 위해 데이터 분석에 사용되는 널리 사용되는 기계 학습 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 코드를 사용하여 데이터 분석에서 Random Forest 모델과 해당 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 랜덤 포레스트 모델은 예측을 위해 여러 결정 트리를 결합하는 일종의 앙상블 학습 방법입니다. 이 모델은 매우 정확하고 과적합에 강하기 때문에 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 랜덤 포레스트의 기본 아이디어는 많은 수의 결정 트리를 구축한 다음 예측을 평균하여 최종 예측을 얻는 것입니다. 랜덤 포레스트 모델은 회귀 및 분류 작업 모두에 사용됩니다. 회귀..

Random forest 모델은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 인기 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 더 정확한 예측을 위해 여러 개의 의사 결정 트리를 결합한 앙상블 학습 방법입니다. 이 글에서는 Random Forest 모델을 자세히 살펴보고 Python을 사용하여 적용하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 랜덤 포레스트 모델 이해 Random Forest 모델은 일련의 규칙에 따라 의견을 제시하는 간단한 모델인 의사 결정 트리 개념을 기반으로 합니다. 의사 결정 트리는 과적합되기 쉽습니다. 즉, 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 새 데이터에서는 잘 일반화되지 않습니다. Random Forest는 여러 의사 결정 트리를 결합하고 협업 작업을 기반으로 예측을 수행하여 이 문제를 해결합니다. Random For..