데이터 마이닝에서의 모델링 과정.
데이터 마이닝에서의 모델링 과정은 데이터에서 인사이트를 추출하고 예측, 분류, 군집화 등의 분석 작업을 수행하기 위해 수학적 또는 알고리즘적 모델을 구축하는 단계입니다. 이 과정은 문제를 정의하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델을 훈련하고 평가하는 일련의 단계를 포함합니다. 모델링 과정의 각 단계는 다음과 같습니다: 1. 문제 정의 (Problem Definition)목표 설정: - 해결하려는 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 예측, 분류, 군집화, 연관 규칙 학습 등이 있습니다. - 분석의 목표를 설정하고, 성공의 기준(성능 지표)을 정의합니다. 문제 유형 식별: - 문제의 유형에 따라 회귀, 분류, 군집화, 연관 규칙 등 적합한 모델링 접근법을 결정합니다. 2. 데이터 준비 ..
2024. 8. 30.