RIMI CODE

로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포된 형식으로 변환하기 위해 데이터 과학에서 널리 사용되는 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 로그 정규화가 무엇인지, 왜 사용되는지, Python에서 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 로그 정규화란? 로그 정규화는 정상적으로 분포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용되는 변환 기술입니다. 로그 정규화에서는 데이터 값의 자연 로그를 취합니다. 그 결과 데이터의 범위를 줄이고 극단값을 평균에 더 가깝게 만드는 변환이 발생합니다. 로그 정규화를 사용하는 이유는 무엇일까요? 로그 정규화는 정상적으로 배포되지 않은 데이터를 정규화하는 데 사용됩니다. 회귀 분석 및 가설 검정과 같은 많은 통계 기법에서는 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하기 때문에 이는 중요합니다. 데이터가 ..

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..

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..

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..

머신 러닝에서는 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 메트릭을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 위해 널리 사용되는 두 가지 메트릭은 R2 score와 RMSE score입니다. 이 글에서는 이러한 메트릭이 무엇인지, 어떻게 계산되는지, 코드 예제를 통해 Python에서 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. R2 score는 무엇일까요? 결정 계수라고도 하는 R2 score는 회귀 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 평가하는 데 사용되는 메트릭입니다. 이는 모델의 독립 변수에 의해 설명되는 종속 변수의 분산 비율을 측정합니다. R2 score의 범위는 0에서 1이며, 1은 완벽하게 맞는다는 것을 나타냅니다. RMSE score는 무엇일까요? RMSE score 또는 평균제곱오차는 회귀 모델의 정확도를 평가하는 ..

원핫 인코딩은 데이터 과학에서 범주형 데이터를 머신 러닝 모델에서 사용할 수 있는 수치 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 원핫 인코딩이 무엇이며, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 원핫 인코딩을 구현하는 방법을 살펴봅니다. 원핫 인코딩이란 무엇일까요? 원핫 인코딩은 데이터의 각 카테고리에 대해 이진 벡터를 생성하여 범주형 데이터를 숫자 데이터로 변환하는 프로세스입니다. 이 벡터의 길이는 데이터의 카테고리 수와 같으며, 카테고리에 해당하는 위치에는 1이 있고 다른 모든 위치에는 0이 있습니다. 원핫 인코딩이 중요한 이유는 무엇일까요? 원핫 인코딩은 여러 가지 이유로 중요합니다. 1. 머신러닝 알고리즘에는 숫자 데이터가 필요하며, 원핫 인코딩은 범주형 데이터를 숫자 ..

데이터 분석에서 피처 스케일링은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 하지만 데이터 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 피처 확장이 무엇인지, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 피처 확장을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 피처 확장이란 무엇일까요? 피처 스케일링은 데이터 집합의 데이터를 일반적으로 0과 1 또는 -1과 1 사이의 표준화된 척도로 변환하는 프로세스입니다. 이렇게 하면 데이터 집합의 각 피처가 동일한 가중치를 가지게 되고 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지할 수 있습니다. 피처 스케일링은 K-Nearest Neighbors 및 Support Vector Macines과 같은 거리 기반 메트릭을 사용하는 머신 러닝 알고리즘에서 특히 중요..