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머신 러닝 대회에서 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나인 Kaggle은 데이터 과학을 배우는 사람들이 자신의 기술을 테스트하고 다른 전문가와 단합할 수 있도록 다양한 과제를 제공합니다. Kaggle Competitions란 무엇일까요? Kaggle Competitions은 Kaggle 플랫폼에서 주최되는 머신 러닝 챌린지입니다. Competitions는 이미지 분류에서 자연어 처리, 예측 모델링에 이르기까지 다양하며 참가자는 집단적으로 또는 개인으로 경쟁할 수 있습니다. 각 경쟁에는 고유한 문제 설명과 데이터 세트가 있으며, 참가자는 데이터 과학 기술을 사용하여 세련된 결과를 개발해야 합니다. 왜 Kaggle Competitions에서 공유해야 할까요? Kaggle 대회에서 공유하면 다음과 같은 다양한 이점..

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..

자연어 처리(NLP)에서 감정 감지 및 분석은 중요한 연구 분야입니다. 그러나 감정을 정확하게 식별하고 분석하는 것은 특히 단어의 형태학적 변형을 처리할 때 어려울 수 있습니다. 이 글에서는 감정 감지에 대한 개별 피처의 영향을 더 잘 이해하기 위해 키워드 분석에서 피처 영향의 사용을 살펴보겠습니다. 또한 이 기술을 구현하기 위해 Scikit-learn을 사용하는 Python 코드 예제를 제공합니다. Feature Influence를 이용한 형태소 감성 키워드 분석 피처 영향을 이용한 형태소 감성의 키워드 분석은 NLP에서 개별 특징이 감정 감지에 미치는 영향을 식별하고 분석하는 기법입니다. 이 접근법은 텍스트에서 특정 감정의 존재를 예측할 때 개별 단어 또는 피처의 중요성을 분석하는 것을 포함합니다. ..