본문 바로가기

분류 전체보기51

분류 알고리즘과 앙상블 기법: 머신러닝 성능 향상을 위한 필수 요소 앙상블 기법은 머신러닝에서 여러 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 강력한 방법론으로, 특히 분류 알고리즘에서 널리 사용됩니다. 대표적인 앙상블 방법에는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 있습니다. 배깅은 병렬적으로 여러 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하며, 랜덤 포레스트가 대표적입니다. 반면 부스팅은 순차적으로 학습을 진행하며 이전 모델의 오류를 보완하는 방식으로, XGBoost와 같은 알고리즘에서 구현됩니다. 이러한 기법들은 의사결정 트리, 로지스틱 회귀와 같은 개별 모델보다 분류 정확도를 높이고, 데이터 과학 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다. 앙상블 기법은 특히 과적합을 줄이고 일반화 능력을 강화하여 다양한 데이터셋에서 우수한 성능을 보여줍.. 2024. 11. 21.
데이터 시각화와 기술 통계: 산점도(Scatter Plot)의 모든 것 데이터 시각화와 기술 통계는 현대 데이터 분석에서 중요한 도구로, 데이터를 이해하고 인사이트를 도출하는 데 필수적입니다. 그중 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각적으로 표현하는 강력한 도구로 사용됩니다. 산점도는 점으로 데이터를 표시하며, 데이터 분포와 상관관계를 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다. 또한, 기술 통계를 결합하여 데이터를 정량적으로 요약하면, 보다 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.목차1. 데이터 시각화란 무엇인가?1-1 데이터 시각화의 개념데이터 시각화는 데이터의 패턴, 트렌드, 상관관계 등을 시각적으로 표현하는 기술입니다. 데이터의 복잡한 구조를 단순화하여 그래프, 차트, 지도 등으로 변환함으로써 더 쉽게 이해할 수 있게 합니다. 이러한 시각적 표현은 의사결정을 돕고 데이터 분석의 효율성.. 2024. 11. 20.
박스플롯(Box Plot)과 기술 통계: 데이터 시각화의 핵심 도구 박스플롯(Box Plot)은 데이터의 분포와 이상치를 시각적으로 보여주는 강력한 도구입니다. 기술 통계의 다섯숫자요약(Five-Number Summary)을 기반으로 하여 데이터의 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 제3사분위수, 최댓값을 나타냅니다. 중앙값을 중심으로 데이터의 50%가 상하로 분포하며, 수염은 이상치를 제외한 최솟값과 최댓값을 나타냅니다. 이상점은 수염 밖에 위치한 값으로 데이터의 특이성을 확인하는 데 유용합니다. 박스플롯은 데이터 간 비교와 이상치 탐지에 적합하며, 주식, 연구 논문 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 그러나 개념 이해가 필요해 초보자에게는 진입장벽이 될 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 새로운 인사이트를 얻고 전달력을 높일 수 있습니다.목차1. 박스플롯(Box Plot)이란.. 2024. 11. 19.
데이터 분석을 위한 히스토그램 사용법: 기술 통계와 시각화의 핵심 히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 데 사용되는 강력한 도구로, 기술 통계에서 데이터의 특징을 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 그래프는 데이터를 일정 간격으로 나누어 각 구간의 빈도를 직사각형 막대로 나타내며, 데이터의 패턴, 중심 경향, 분산 등을 쉽게 이해할 수 있습니다. 히스토그램은 분석가와 연구자들이 대규모 데이터의 요약을 통해 인사이트를 도출할 수 있도록 돕습니다. 특히 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하거나 이상치를 탐지하는 데 효과적입니다. 이 글에서는 히스토그램의 기본 개념, 생성 방법, 활용 사례를 통해 데이터 분석에서의 중요성과 응용 방안을 알아보겠습니다.목차1. 히스토그램의 기본 개념1-1. 히스토그램이란?히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하기 위해 개발된.. 2024. 11. 18.
데이터 탐색과 군집 분석: 효과적인 데이터 분석 기법 데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)와 군집 분석(Clustering Analysis*은 데이터 분석 과정에서 중요한 단계입니다. 데이터 탐색은 데이터의 구조, 특성, 분포를 이해하는 과정으로, 이상치 탐지와 변수 간 관계 파악이 주요 목표입니다. 이후 데이터 탐색으로 얻은 통찰을 바탕으로 군집 분석을 수행합니다. 군집 분석은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다. 대표적인 알고리즘으로 K-평균(K-Means), 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 있습니다. 이 과정은 고객 세분화, 시장 분석, 이상 탐지 등 다양한 비즈니스 응용에 활용됩니다. 데이터를 효율적으로 분석하려면 데이터 전처리, 특징 선택, 적절한 군집 수 결정이 필수적입니다. .. 2024. 11. 17.
데이터 탐색과 이상치 탐지: 데이터 분석의 기본과 고급 기술 데이터 탐색은 데이터 분석의 초기 단계로, 데이터의 구조와 특성을 이해하기 위해 요약 통계와 시각화를 활용하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 분포, 상관관계, 이상치, 결측치 등을 파악할 수 있습니다. 주요 단계로는 평균과 표준편차 같은 통계량 계산, 히스토그램과 박스 플롯 등 시각화를 통한 데이터 분포 분석, 변수 간 상관관계 파악 등이 포함됩니다. 데이터 탐색은 모델링의 방향을 설정하고 데이터 품질 문제를 조기에 발견하는 데 필수적입니다.이상치 탐지(Outlier Detection)는 데이터 분석에서 중요한 단계로, 다른 데이터와 현저히 차이가 나는 비정상적 값을 식별하는 과정입니다. 이상치는 데이터 품질을 저하시키고 분석 결과를 왜곡할 수 있으므로 탐지 및 처리해야 합니다.주요 기법으로는 Z-점수.. 2024. 11. 16.

티스토리툴바