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오늘날의 데이터 기반 세계에서 예측 모델을 구조화하고 검증하는 것은 의사 결정 프로세스의 필수적인 부분이 되었습니다. 고객의 행동을 예측하든, 거래를 예언하든, 사기 조건과 관련되든, 예측 모델은 기업이 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의견을 제시하는 데 도움이 됩니다. 여전히 정확한 모델을 세우려면 데이터를 알고리즘에 넣는 것 이상이 필요합니다. 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택 및 확인을 포함하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 이 글에서는 Python 예제를 통해 모델 구조 및 확인의 필수 방법을 안내합니다. 1단계: 데이터 전처리 데이터 전처리는 예측 모델을 구축하는 데 중추적인 단계입니다. 여기에는 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘에 원활하게 공급할 수 있는 형식으로 정리하고 변환하..

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 분석 프로세스의 초기 및 필수 단계입니다. 분석의 전반적인 방향을 식별하는 데 도움이 되며 데이터의 중요한 측면도 강조 표시됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 EDA with Python을 활용하여 전체적인 분석 방향을 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 탐색적 데이터 분석(EDA)이란 무엇일까요? 탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 분석하여 주요 특성을 요약하는 프로세스입니다. 데이터의 기본 구조를 이해하고, 패턴과 관계를 식별하고, 데이터에 대한 가정을 테스트하는 데 사용됩니다. EDA는 추가 분석에 중요한 주요 변수를 식별하는 데 도움이 되므로 데이터 분석 프로세스에서 중요한 단계입니다. EDA를 활용한 전반적인 분석 방향 설정 다음 단계는 EDA를 사..

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 ..

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..

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 ..