반응형 SMALL 파이썬 머신러닝 시리즈 8편: 앙상블 학습: 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 앙상블 학습: 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 앙상블 학습은 머신러닝에서 매우 효과적인 예측 모델을 구축하는 방법 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅이라는 앙상블 학습 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅을 이해하기 쉽게 랜덤 포레스트: 다양한 사람들의 의견을 모으는 동아리 랜덤 포레스트를 이해하기 쉽게 하기 위해, 책 읽는 동아리를 생각해봅시다. 이 동아리에서는 각 회원이 같은 책을 읽고, 자신들만의 이해를 바탕으로 책의 내용을 설명합니다. 그리고 이 다양한 설명들을 모아서 책의 전반적인 내용을 이해하는 것이죠. 각자 다른 부분을 잘 이해하고, 서로 다른 각도에서 설명하므로, 동아리 전체로서는 책을 더 풍부하게 이해하게 됩니다. 랜덤 포레스.. 2023. 6. 27. 파이썬 머신러닝 시리즈 8편 - 군집화(Clustering) 파이썬 머신러닝 시리즈 8편 - 군집화(Clustering) 소개 안녕하세요! 중학생 여러분들을 위한 파이썬 머신러닝 시리즈 8편입니다. 이번 시리즈에서는 머신러닝의 중요한 주제인 "군집화"에 대해 배워보도록 하겠습니다. 군집화는 데이터를 자동으로 그룹으로 묶는 알고리즘입니다. 예를 들어, 비슷한 성향을 가진 사람들을 찾아서 그룹으로 묶는다고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 군집화는 데이터 분석, 패턴 인식, 그룹 간 비교 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 목차 군집화란? 군집화는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶는 알고리즘입니다. 예를 들어, 과일들을 색깔이 비슷한 그룹으로 묶는다면, 붉은 사과와 빨간 체리는 하나의 그룹으로 묶일 것입니다. 이렇게 군집화는 데이터를 그룹으로 묶는 작업을 수행합니다. .. 2023. 6. 23. 파이썬 머신러닝 시리즈 7편: 서포트 벡터 머신(SVM) 파이썬 머신러닝 시리즈 7편: 서포트 벡터 머신(SVM) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. SVM은 고차원 공간에서 가장 넓은 '거리(margin)'를 가지는 초평면(결정 경계)를 찾는 알고리즘입니다. SVM은 1960년대에 개발되었지만, 1990년대에 들어서야 비선형 분류 문제에 적용되기 시작하였습니다. 이를 가능하게 한 기술이 바로 '커널 트릭(Kernel Trick)'입니다. 커널 트릭을 사용하면, 원래의 특징 공간보다 더 높은 차원에서 데이터를 분류하는 결정 경계를 찾을 수 있습니다. 다른 머신러닝 알고리즘에 비해 SVM의 장.. 2023. 6. 21. 파이썬 머신러닝 시리즈 6편: 랜덤 포레스트 파이썬 머신러닝 시리즈 6편: 랜덤 포레스트 이번 "파이썬 머신러닝 시리즈"의 여섯 번째 편에서는 랜덤 포레스트에 대해 알아보겠습니다. 랜덤 포레스트는 결정 트리의 오버피팅 문제를 해결하는 효과적인 방법 중 하나입니다. 랜덤 포레스트의 기본 이론 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 생성하고, 그 결과를 종합해 최종 예측을 하는 알고리즘입니다. 각각의 트리는 부트스트랩 샘플링(데이터를 임의로 추출)을 통해 만들어집니다. 트리 생성 시 변수를 무작위로 선택하는 과정을 포함하여 트리들이 서로 독립적으로 구성됩니다. 이는 결정 트리의 과적합 문제를 효과적으로 해결합니다. 랜덤 포레스트의 장단점 랜덤 포레스트의 가장 큰 장점 중 하나는 과적합을 방지하는 데 있습니다. 여러 개의 결정 트리를 사용하여 각 트리의.. 2023. 6. 20. 파이썬 머신러닝 시리즈 5편: 결정 트리 파이썬 머신러닝 시리즈 5편: 결정 트리 이번 "파이썬 머신러닝 시리즈"의 다섯 번째 편에서는 다양한 분류 및 회귀 문제에 사용되는 알고리즘인 '결정 트리'에 대해 알아보겠습니다. 결정 트리란? 결정 트리는 입력 변수를 이용해 목표 변수의 값을 예측하는 모델입니다. 트리 구조를 사용하여 결정 규칙을 도출하고, 이를 통해 데이터를 분류하거나 예측하는 방식을 취합니다. 결정 트리의 기본 이론 결정 트리는 트리의 노드에서 속성/특성을 확인하고, 그 결과에 따라 데이터를 하위 노드로 분류합니다. 이런 분류 과정을 통해, 노드는 계속해서 분할되며 이 과정을 '분기'라고 부릅니다. 각 분기는 정보 이득이 최대가 되도록 이루어집니다. 결정 트리의 장단점 결정 트리의 주요 장점은 이해와 해석이 쉽다는 점입니다. 그러나.. 2023. 6. 19. 파이썬 머신러닝 시리즈 4편: 로지스틱 회귀 분석 파이썬 머신러닝 시리즈 4편: 로지스틱 회귀 분석 이번에는 "파이썬 머신러닝 시리즈"의 네 번째 편으로, 분류 문제를 해결하는데 널리 사용되는 로지스틱 회귀 분석에 대해 알아보도록 하겠습니다. 로지스틱 회귀 분석이란? 로지스틱 회귀 분석은 종속 변수가 범주형 데이터인 경우에 사용되는 회귀 분석 방법입니다. 이는 선형 회귀와 다르게, 결과 값이 연속적인 수치가 아닌 특정 범주에 속하게 됩니다. 로지스틱 회귀 분석은 결과를 확률로 표현하며, 이 확률에 따라 특정 분류로 판정하게 됩니다. 로지스틱 회귀 분석의 기본 이론 로지스틱 회귀 분석은 선형 회귀의 예측 값을 로지스틱 함수에 통과시켜, 결과값을 [0,1] 범위로 제한합니다. 이를 통해 결과값을 확률로 해석할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지.. 2023. 6. 19. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형 LIST