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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 ..

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. ..

텍스트 데이터로 작업할 때 말뭉치 내에서 개별 단어의 중요성을 결정하는 것이 종종 유용합니다. 이를 수행하는 데 널리 사용되는 방법 중 하나는 TF-IDF로, 이는 Term Frequency-Inverse Document Frequency를 나타냅니다. 이 글에서는 방법, 응용 프로그램 및 Python 코드 예제에 대한 설명을 포함하여 TF-IDF에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. TF-IDF란 무엇일까요? TF-IDF는 텍스트 문서에서 단어의 중요도를 결정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 방법은 용어 빈도(TF)와 역 문서 빈도(IDF)의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 용어 빈도(TF)는 문서의 총 단어 수와 관련하여 문서에 단어가 나타나는 빈도를 측정합니다. 값이 높을수록 해당 단어가..

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..

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 ..

머신 러닝 모델을 구축할 때 가장 중요한 방법 중 하나는 데이터를 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트로 분리하는 것입니다. 이를 통해 우리는 하나의 데이터 세트에서 모델을 훈련하고 지금은 본 적이 없는 다른 데이터 세트에서 성능을 추정할 수 있습니다. 그래도 데이터를 훈련 전용 데이터 세트와 테스트 전용 데이터 세트로 분리하고 싶을 때가 있습니다.. 이 게시물에서는 이것이 필요한 이유와 수행 방법을 살펴보겠습니다. 데이터를 훈련 전용 데이터 세트와 테스트 전용 데이터 세트로 구분하는 이유는 무엇일까요? 데이터를 교육 및 테스트 데이터 세트로 분리하는 것은 머신 러닝에서 일반적인 관행입니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고 테스트 데이터 세트는 성능을 추정하는 데 사용됩니다. 그래도 교..