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데이터과학74

데이터과학 로지스틱 회귀: 확률 예측의 비밀, 파헤쳐보자! 요즘 데이터 과학이 핫하죠? 뭐, 솔직히 옛날부터 핫했지만, 요즘 들어 더더욱 뜨거워진 건 사실이에요. 그중에서도 오늘 제가 파헤쳐볼 주제는 바로 로지스틱 회귀 모델입니다. 로지스틱 회귀 모델은 데이터 과학에서 꽤나 유명한 친구인데요, 특히 어떤 사건이 일어날 확률을 예측해야 할 때 빛을 발하는 녀석이에요. 예를 들어, 어떤 사람이 특정 상품을 구매할 확률, 혹은 특정 질병에 걸릴 확률 같은 걸 예측할 때 사용할 수 있죠. 로지스틱 회귀 모델, 뭘까요?음… 쉽게 말해 로지스틱 회귀 모델은 '예' 또는 '아니오'처럼 두 가지 결과 중 하나를 예측하는 데 사용하는 통계 모델이에요. 어떤 사건이 발생할 확률을 예측하는 거죠. 예를 들어, 은행에서 대출 심사를 할 때 고객이 대출금을 제때 갚을 확률을 예측해야 .. 2024. 11. 6.
데이터과학 필수! 판별분석 원리 완벽 정리 판별 분석의 원리: 데이터를 분류하는 통계적 마법 데이터 과학의 세계에서 가장 흥미로운 주제 중 하나가 바로 판별 분석이에요. 뭔가 복잡하고 어려워 보이지만, 사실 핵심만 짚으면 생각보다 쉽게 이해할 수 있어요. 판별 분석은 데이터를 가지고, 이 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 분류하는 데 사용하는 통계 기법이에요. 마치 마법처럼 데이터를 슥 훑어보고 슥슥 그룹으로 나눠주는 거죠. 예를 들어, 병원에서 환자의 여러 가지 정보를 가지고, 환자가 어떤 질병에 걸렸는지 판단하거나, 마케팅에서 고객의 특징을 분석하여 어떤 상품을 구매할 가능성이 높은지 예측하는 데 사용할 수 있어요. 판별 분석의 목적: 데이터 분류의 핵심판별 분석의 핵심 목표는 데이터를 정확하게 분류하는 거예요. 어떤 기준을 세우고, 그 기준에 .. 2024. 11. 5.
데이터과학 필수! 판별분석 종류 완벽 정리 (LDA, QDA, 베이지안) 판별 분석은 데이터 과학에서 핵심적인 역할을 하는 기법 중 하나인데요. 쉽게 말해, 데이터를 가지고 여러 그룹으로 나누는 거라고 생각하면 돼요. 마치 학교에서 학생들을 성적이나 특징에 따라 반을 나누는 것처럼 말이죠. 이런 판별 분석은 어떤 종류가 있고, 각각 어떻게 활용될까요? 오늘은 판별 분석의 다양한 종류와 활용 사례를 알아보면서, 데이터 과학의 매력적인 세계를 엿볼 수 있는 시간을 가져보도록 할게요! 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA): 데이터를 직선으로 나눠봐요선형 판별 분석은 판별 분석의 가장 기본적인 유형 중 하나에요. 이 방법은 데이터를 가장 잘 분류할 수 있는 직선을 찾는 데 초점을 맞추죠. 어떤 기준으로 직선을 찾을까요? 바로 각 그룹의 데이터.. 2024. 11. 5.
데이터과학 핵심! 나이브 베이즈 분류 알고리즘 완벽 이해하기 데이터 과학에서 텍스트 분류는 엄청나게 중요한 부분이에요. 스팸 메일을 걸러내거나 뉴스 기사를 분류하거나, 아니면 고객 리뷰의 감정을 분석하는 것처럼 말이죠. 이런 다양한 텍스트 분류 작업에서 나이브 베이즈 분류 알고리즘은 꽤 유용하게 쓰이는데요, 오늘은 이 나이브 베이즈 분류 알고리즘에 대해서 좀 더 자세히 파헤쳐 보려고 해요! 나이브 베이즈 분류 알고리즘: 베이즈 정리와의 만남나이브 베이즈 분류 알고리즘은 이름처럼 꽤나 직관적인 알고리즘이에요. 베이즈 정리를 기반으로 만들어졌는데, 이 베이즈 정리는 어떤 사건이 일어났을 때 다른 사건이 일어날 확률을 계산하는 데 엄청 유용하거든요. 예를 들어, 어떤 이메일을 받았을 때 이 이메일이 스팸일 확률을 계산하고 싶다고 해봐요. 이때 베이즈 정리를 사용하면 이.. 2024. 11. 4.

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