데이터과학74 데이터과학 부스팅 개념: 예측 정확도를 높이는 비법! 데이터 과학의 세계에서 더욱 정확한 예측을 위해 꼭 알아야 하는 마법 같은 기술, 바로 '부스팅'이에요. 어려운 용어 같지만, 알고 보면 꽤 흥미진진하고 유용한 기법이랍니다. 마치 마법사가 주문을 외워 예측 모델의 정확도를 슉슉 높이는 것처럼 말이죠! 😄 이 글에서는 부스팅의 개념과 작동 원리를 쉽고 재미있게 풀어서 설명해 드릴게요. 데이터 과학에 관심 있는 분들이라면 꼭 끝까지 읽어보시길 바라요! 부스팅의 세계로 함께 떠나볼까요? ✈️ 부스팅의 개념: 여러 약한 학습기가 모여 강력한 힘을 발휘하다!부스팅은 기계 학습에서 예측 모델의 성능을 향상시키기 위해 여러 개의 약한 학습기를 결합하는 앙상블 기법이에요. 앙상블이 뭐냐고요? 쉽게 말해, 여러 전문가들이 힘을 합쳐 더욱 정확한 판단을 내리는 것과 같.. 2024. 11. 7. 데이터과학 k-NN 알고리즘, k값은 어떻게 정해야 할까요? 데이터 과학, 뭔가 엄청나고 복잡해 보이지만, 사실 우리 일상과 밀접하게 연결되어 있죠. 넷플릭스에서 어떤 영화를 추천해주는지, 스팸 메일을 걸러내는 건지, 혹은 병원에서 질병을 진단하는 데 활용되는지… 이 모든 것 뒤에는 데이터 과학의 마법이 숨겨져 있어요. 그리고 이 마법의 핵심에는 다양한 알고리즘들이 존재하는데, 오늘은 그중에서도 k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘의 핵심 요소인 k 값 선택에 대해 파헤쳐 보려고 해요! k-NN 알고리즘과 k 값의 중요성k-NN 알고리즘은 새로운 데이터 포인트를 분류하거나 예측할 때, 가장 가까운 k개의 이웃을 참고하는 아주 직관적인 알고리즘이에요. 쉽게 말해, 새로운 친구를 사귈 때 주변 친구들의 성격이나 취향을 참고하여 그 친구의 성격을 예측하는 것과 비슷하다.. 2024. 11. 6. 데이터과학 분류 모델 평가: 성능 향상의 지름길 찾기! 데이터 과학에서 모델의 성능을 제대로 평가하는 건 정말 중요해요.우리가 만든 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 어떤 부분을 개선해야 하는지 알려주는 중요한 지표들이 있거든요. 특히 분류 모델의 경우, 정확도만으로는 부족할 때가 많아서 다양한 평가 지표를 활용해야 해요. 오늘은 분류 모델 평가 지표에 대해 속속들이 파헤쳐 보는 시간을 가져볼게요! 혼동 행렬 (Confusion Matrix): 모델의 예측 결과 한눈에 파악하기혼동 행렬은 모델의 예측 결과를 한눈에 보여주는 아주 유용한 도구에요.모델이 어떤 부분에서 헷갈려하는지, 어떤 유형의 오류를 자주 범하는지 등을 파악하는 데 도움을 줘요. 마치 모델의 성적표와 같은 거라고 생각하면 쉬워요. 혼동 행렬의 구성 요소혼동 행렬은 True Positive(TP),.. 2024. 11. 6. 데이터과학: 의사결정 트리, 장점과 단점 완벽 분석! 데이터 과학에서 빼놓을 수 없는 머신러닝 알고리즘, 의사결정 트리에 대해 속속들이 파헤쳐 보는 시간이에요! 의사결정 트리는 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래를 예측하는 데 탁월한 능력을 보여주는 녀석이죠. 하지만 아무리 뛰어난 알고리즘이라도 장점만 있는 건 아니잖아요? 오늘은 의사결정 트리의 장점과 단점을 꼼꼼하게 살펴보고, 데이터 과학에서 어떻게 활용되는지, 그리고 몇 가지 유용한 활용 사례까지 알아볼 거예요. 의사결정 트리: 쉽고 직관적인 예측 모델의사결정 트리는 마치 나무처럼 생긴 구조를 가지고 있어요. 데이터를 가지고 "예" 또는 "아니오" 질문을 던져가며 데이터를 분류하고, 마지막에 도달한 잎사귀(leaf node)에서 예측 결과를 얻는 방식이죠. 쉽게 말해, 스무고.. 2024. 11. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 19 다음
