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앙상블 학습: 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트로 성능 극대화하기 앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 얻는 방법입니다. 이는 마치 여러 전문가의 의견을 모아 더 정확한 결정을 내리는 것처럼, 여러 개의 모델을 결합해 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 앙상블 학습은 과적합을 줄이고, 더 견고하고 안정적인 예측을 제공할 수 있어 데이터 과학 및 머신러닝에서 필수적인 기법으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 대표적인 기법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 그리고 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해 다루고, 각각의 특성과 활용 사례를 쉽게 설명하겠습니다. 1. 배깅(Bagging): 안정성과 분산 감소배깅(Bootstrap Aggregating)은 동일.. 2024. 10. 17.
의사결정나무와 랜덤 포레스트: 차이점, 사용 사례, 그리고 최적의 활용법 우리는 일상에서 끊임없이 결정을 내립니다. "오늘 우산을 가져갈까?", "이 대출 신청을 승인할까?" 등의 질문에 답하기 위해 여러 정보를 고려합니다. 의사결정나무와 랜덤 포레스트는 이런 인간의 의사결정 과정을 모방한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 의사결정나무의 기본 개념부터 시작해 랜덤 포레스트까지 살펴보며, 이 알고리즘들이 언제, 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다. 복잡해 보이는 개념들을 일상의 예시와 함께 쉽게 설명하겠습니다. 의사결정나무: 논리적 질문의 연속을 통한 예측1) 의사결정나무의 기본 개념: 트리 구조를 활용한 순차적 의사결정 과정의사결정나무(Decision Tree)는 데이터의 특징을 기반으로 트리를 구성하여 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 마치 일련의 "예/아니오" 질문을 통해 .. 2024. 10. 17.
PCA와 t-SNE로 고차원 데이터를 다루는 법: 차원 축소 기법을 통한 고차원 데이터 처리와 시각화 고차원 데이터를 처리하는 것은 머신러닝과 데이터 분석에서 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터가 많고 차원이 높아질수록, 모델이 과적합되거나 성능이 저하될 위험이 커집니다. 차원 축소 기법은 이러한 문제를 해결하면서도 데이터의 중요한 정보를 유지하도록 도와줍니다. 이 글에서는 차원 축소의 대표적인 기법인 PCA(주성분 분석)와 t-SNE(티-스니) 방법을 살펴보고, 고차원 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. 차원 축소의 필요성: 고차원 데이터의 문제점1) 차원의 저주(Curse of Dimensionality)차원이 높아질수록(즉, 특징의 수가 많아질수록) 데이터 분석이 어려워지는 현상을 차원의 저주라고 합니다. 고차원 데이터에서는 데이터 포인트 간 거리가 멀어지고, 모델이 중요.. 2024. 10. 16.
K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 완벽 이해: 기본 개념부터 거리 측정 방법까지 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 알고리즘은 머신러닝에서 매우 간단하면서도 강력한 기법입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 할 때, '가까운 것이 비슷하다'는 직관적인 아이디어를 바탕으로 작동합니다. K-NN은 데이터를 학습하는 과정을 거치지 않고, 새로운 데이터를 기존 데이터와 비교하여 예측하는 게으른 학습(lazy learning) 방식입니다. 이 글에서는 K-NN의 기본 개념과 원리, 실생활에서의 활용 사례, 그리고 분류와 회귀에서의 적용 방식을 쉽게 풀어 설명하겠습니다. K-NN 알고리즘의 원리: 가까운 이웃 찾기K-NN은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이미 레이블이 지정된 데이터들 중에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾고, 그 이웃들의 레이블을 바탕.. 2024. 10. 16.
정규화 기법의 모든 것: L1, L2, 그리고 드롭아웃 머신러닝과 딥러닝에서 '과적합'이라는 문제가 자주 발생합니다. 이는 마치 시험 문제의 답만 외우고 실제 개념은 이해하지 못한 학생과 비슷합니다. 모델이 훈련 데이터는 잘 기억하지만, 새로운 데이터에 대해서는 제대로 대응하지 못하는 상황이죠. 이런 문제를 해결하기 위해 우리는 '정규화'라는 기법을 사용합니다. 정규화는 모델에게 "너무 복잡하게 생각하지 마, 단순하게 생각해봐"라고 말해주는 것과 같습니다. 이 글에서는 정규화의 주요 기법인 L1, L2 정규화와 드롭아웃에 대해 알아볼 예정입니다. 각 기법이 어떻게 작동하고, 어떤 상황에서 유용한지, 그리고 실제로 어떻게 적용하는지 살펴보겠습니다. 과적합의 이해: 정규화가 필요한 이유과적합은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 .. 2024. 10. 15.
Feature Selection 기법 완벽 정리: 유의미한 특징 추출과 성능 최적화 방법 Feature Selection(특징 선택)은 데이터 분석과 머신러닝에서 매우 중요한 과정입니다. 모델 성능을 높이기 위해서는 많은 데이터를 처리할 때 관련 없는 특징을 제거하고 중요한 정보만 남겨야 합니다. 이렇게 하면 학습 속도가 빨라지고, 모델의 성능이 향상될 뿐 아니라 과적합(Overfitting) 문제도 줄일 수 있습니다. 이 글에서는 Feature Selection의 주요 기법과 예제를 통해 그 원리와 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 특징 선택의 개념: 데이터의 차원 축소와 모델 최적화특징 선택은 데이터셋에서 모델 성능에 가장 큰 영향을 미치는 특징을 식별하여 남기고, 불필요한 특징을 제거하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 더 나은 성능을 내도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 주가 예측 모델을.. 2024. 10. 15.
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