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파이썬으로 머신러닝 시작하기: Scikit-Learn 핵심 정리

Scikit-Learn이란? (sklearn 완전 정복)Scikit-learn(일반적으로 sklearn으로 불림)은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 회귀, 분류, 군집화, 전처리, 모델 선택까지 머신러닝의 거의 모든 과정을 빠르고 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.초보자에게는 쉬운 입문 도구로, 실무자에게는 강력한 실험 프레임워크로 활용됩니다.Scikit-Learn의 주요 특징다양한 알고리즘 제공선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM, KNN 등.강력한 전처리 기능정규화, 스케일링, 인코딩, 결측치 처리 등.모델 선택 도구교차검증(Cross Validation), GridSearchCV, RandomizedSearchCV 등.Pipeline 지원..

AI 2025.06.27

복잡한 모델을 간단하게: Lasso Regression의 모든 것

Lasso Regression이란?Lasso Regression은 과적합(overfitting)을 방지하고 모델을 단순화하기 위해 고안된 선형 회귀의 확장 기법입니다. 특히 변수가 많은 경우, 불필요한 변수를 자동으로 제거해주기 때문에 해석 가능하고 일반화 성능이 높은 모델을 만들 수 있습니다.Lasso Regression의 개념Lasso는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 줄임말로, L1 정규화 항을 포함한 회귀 모델입니다.일반 선형 회귀 식:y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + εLasso 회귀의 손실 함수:Loss = RSS + λ \* Σ|βᵢ|RSS: 잔차 제곱합 (Residual Sum of Squares)λ: 규..

AI 2025.06.26
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