데이터과학74 데이터과학 회귀 트리 활용법: 실전 예시와 함께! 데이터 과학에서 회귀 트리는 꽤나 유용한 도구 중 하나에요. 특히 연속적인 값을 예측해야 할 때 빛을 발하는데, 어떤 식으로 활용되는지 궁금하지 않으세요? 오늘은 회귀 트리의 개념부터 다양한 활용 사례, 그리고 장단점까지 속속들이 파헤쳐 볼 거예요. 회귀 트리가 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 문제를 해결하는 데 효과적인지 자세히 알아보고, 실제로 어떻게 적용되는지 살펴보면서 여러분의 데이터 과학 실력을 한층 업그레이드해 보자고요! 회귀 트리: 데이터를 나무처럼 분류하며 예측하기회귀 트리는 결정 트리의 한 종류로, 데이터를 나무 구조처럼 분할하면서 목표 변수를 예측하는 방식을 사용해요. 마치 나무가 가지를 뻗어나가듯, 데이터를 여러 개의 노드(Node)로 나누고, 각 노드는 특정 조건에 따라 데이터를 분.. 2024. 11. 7. 데이터과학 K-평균 클러스터링: 데이터 그룹화의 비밀 데이터 과학에서 흔히 쓰이는 K-평균 클러스터링 알고리즘은 어떤 데이터 덩어리를 몇 개의 그룹으로 나눠서 분석하는 데 사용되는 아주 유용한 도구에요. K-평균 클러스터링은 비지도 학습 알고리즘의 일종으로, 데이터에 대한 사전 정보 없이 데이터 자체의 특성을 기반으로 그룹을 만들어내는 방법이에요. 마치 퍼즐 조각들을 모양과 색깔을 보고 분류하는 것처럼 말이죠! K-평균 클러스터링 알고리즘: 데이터를 그룹으로 묶는 마법K-평균 클러스터링 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 알고리즘인데요. 즉, 우리가 원하는 만큼 클러스터의 개수를 정해서 데이터를 그룹화할 수 있다는 거예요. 예를 들어, 고객 데이터를 분석할 때, 고객을 구매 습관이나 선호도에 따라 3개의 그룹으로 나누고 싶다면 K 값을 3으로 설.. 2024. 11. 7. 데이터과학 입문, 회귀 트리 모델 완벽 정복! 요즘 세상에 데이터가 얼마나 중요한지는 다들 아시죠? 뭐든 데이터로 분석하고, 예측하고, 판단하는 시대잖아요. 그런데 이 복잡한 데이터들을 어떻게 다뤄야 할까요? 바로 오늘 소개해드릴 회귀 트리 모델이 빛을 발하는 순간이에요! 회귀 트리 모델은 마치 나무처럼 가지를 뻗어나가면서 데이터를 분류하고, 그 안에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 똑똑한 녀석이랍니다. 데이터 과학에서 이 친구는 정말 든든한 조력자 역할을 톡톡히 해내고 있죠. 이 글에서는 회귀 트리 모델이 뭔지, 어떻게 작동하는지, 어떤 장단점을 가지고 있는지, 그리고 실제로 어떻게 활용되는지 알기 쉽게 설명해드릴게요. 회귀 트리 모델이란 무엇일까요?회귀 트리 모델은 결정 트리의 한 종류로, 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 쉽게 말해, 데이터를 쪼.. 2024. 11. 7. 데이터과학 필수! 부스팅 알고리즘 완벽 정복 데이터 과학의 핵심, 예측 정확도를 높이는 마법 같은 알고리즘, 부스팅에 대해 알아보고 싶으신가요? 다양한 머신러닝 모델 중에서도 특히 뛰어난 성능으로 사랑받는 부스팅 알고리즘은 어떻게 작동하고, 어떤 종류가 있으며, 각각의 특징은 무엇일까요? 이 글에서는 부스팅 알고리즘의 기본 원리부터 AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM까지 핵심 개념을 쉽고 명확하게 풀어드립니다. 또한, 각 알고리즘의 장단점과 실제 활용 사례까지 살펴보며 여러분의 데이터 과학 역량을 한층 더 업그레이드할 수 있도록 도와드릴게요! 부스팅 알고리즘: 약한 학습기를 강하게 만들다부스팅 알고리즘은 여러 개의 '약한 학습기'(weak learner)를 순차적으로 결합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 앙상블 기법입니다. .. 2024. 11. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 19 다음
