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빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158

회귀모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 회귀 모델을 평가하는 기준은 모델의 예측 정확도를 측정하고 모델의 품질을 평가하는 중요한 방법입니다. 아래에 회귀 모델을 평가하는 주요 기준과 각각의 평가 방법을 자세히 설명하겠습니다. 1. 잔차 분석 (Residual Analysis): 잔차는 실제 값과 모델의 예측값 간의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 잘 맞을수록 잔차는 작아져야 합니다. 잔차 분석은 모델의 오차 구조를 확인하는 데 사용됩니다. 이상값, 비선형성, 등분산성과 같은 문제를 확인하고 수정할 수 있습니다. 2. 결정 계수 (R-squared): 결정 계수는 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표입니다. R-squared 값은 0과 1 사이에 있으며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 더 잘 설명합니다. 그러나.. 2023. 11. 1.
앙상블기법의 개요와 기법의 종류 앙상블 기법(Ensemble Techniques)은 여러 개의 기본 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 예측 모델을 구축하는 머신 러닝 방법론입니다. 이러한 기법을 활용하면 단일 모델보다 예측 정확도를 향상할 수 있으며, 과적합 문제를 완화하고 모델의 일반화 성능을 향상할 수 있습니다. 이제 앙상블 기법의 개요와 주요 기법의 종류에 대해 자세히 설명하겠습니다. 앙상블 기법의 개요: 앙상블 기법의 핵심 아이디어는 "지혜로운 무리가 더 현명하다"라는 원리에 기반합니다. 여러 다른 모델의 의견을 결합하면 각 모델의 약점을 상쇄하고 강점을 강화할 수 있습니다. 이것은 다양한 관점에서 데이터를 해석하고 예측하는 것과 유사합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다: 1. 정확도 향상: 여러 모델의 예측을 평균하거나 다.. 2023. 10. 27.
의사결정나무의 분석 과정과 분석의 종류 의사결정나무(Decision Tree)는 복잡한 결정 과정을 그림과 같은 나무 구조로 시각화한 머신 러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 데이터 과학, 통계 및 머신 러닝에서 매우 유용하게 활용됩니다. 이제 의사결정나무의 분석 과정과 주요 분석 종류에 대해 자세히 설명하겠습니다. 의사결정나무 분석 과정: 1. 데이터 수집: 의사결정나무 분석의 첫 단계는 데이터 수집입니다. 분석하고자 하는 문제에 따라 관련 데이터를 수집하고 정리합니다. 2. 데이터 전처리: 수집한 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 있을 수 있습니다. 이를 처리하기 위해 누락된 데이터나 이상치를 다루고, 필요에 따라 데이터를 정규화하거나 인코딩합니다. 3. 분할 기준 선택: 의사결정나무는 데이터를 분할 기준에 따라 분류합니다. 어떤 속성을.. 2023. 10. 26.
데이터 마이닝(Data Mining)의 이해(통계분석과 차이) 데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 관계, 정보를 추출하고 예측 모델을 개발하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝은 데이터 분석의 한 분야로, 기계 학습, 통계 분석, 데이터베이스 관리, 인공 지능 등 다양한 학문을 결합하여 사용합니다. 이를 통해 기업, 연구기관, 정부 기관 등 다양한 분야에서 가치 있는 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하는 데 활용합니다. 다음은 데이터 마이닝에 대한 자세한 설명과 통계 분석과의 차이, 활용 분야, 그리고 주요 방법론에 대한 내용입니다: 데이터 마이닝과는 무엇인가? 데이터 마이닝은 다음과 같은 주요 목적을 가지고 수행됩니다: 1. 패턴 발견: 데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 통계적으로 의미 있는 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 패턴은.. 2023. 10. 25.