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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..

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..

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..

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..

시계열 예측 분석은 시계열의 미래 값을 예측하는 데 중요한 도구입니다. ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균) 모델링은 시계열 예측 분석에 가장 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 이 블로그 게시물에서는 시계열 예측 분석이 무엇인지, ARIMA 모델링이 어떻게 작동하는지, 시계열 예측 분석에 사용되는 다른 기법에 대해 설명합니다. 시계열 예측 분석이란 무엇일까요? 시계열 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 시계열의 미래 값을 예측하는 프로세스입니다. 이러한 유형의 분석은 금융, 경제, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 시계열 예측 분석에는 시계열의 미래 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다. ARIMA 모델링 ARIMA 모델링은 시계열 예측 분석에서 널리 사용되는 기법입..