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머신러닝 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 전처리하는 것은 매우 중요하다. 그중에서도 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)는 데이터의 스케일을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적인 기술이다. 이 두 방법은 데이터의 분포를 조정하여 특정 알고리즘이 더 잘 작동하도록 돕는다.✨ 정규화 (Normalization)정규화는 데이터의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법이다. 이는 데이터의 최소값과 최대값을 사용하여 스케일을 변경한다. 정규화는 특히 데이터의 범위가 다를 때 유용하며, 몇몇 알고리즘에서는 더 나은 성능을 보이게 한다. Min-Max 스케일링이라고도 한다.📝 정규화 방법 (Normalization Methods)Min-Max 스케일링 (Min-Max..

머신러닝 모델을 개발할 때 가장 중요한 목표 중 하나는 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 처음 보는 새로운 데이터에도 잘 작동하도록 만드는 것이다. 하지만 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰지거나, 너무 단순해서 데이터의 패턴을 제대로 학습하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 현상을 각각 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)이라고 한다. 이 글에서는 과적합과 과소적합의 개념, 원인, 해결 방법 등을 자세히 알아본다.💡 과적합 (Overfitting)과적합(Overfitting)은 모델이 학습 데이터에는 매우 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에는 제대로 작동하지 않는 현상이다. 즉, 모델이 학습 데이터의 노이즈나 이상치까지 모두 학습하여 일반적인 패턴을 놓치게 된다. Overf..

경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘 중 하나이다. 이 방법은 모델의 예측과 실제 데이터 간의 오차를 최소화하는 파라미터(매개변수)를 찾는 데 사용된다. 경사하강법은 특히 복잡한 모델에서 최적의 해를 찾기 위한 반복적인 최적화 기술로 널리 사용된다.💡 경사하강법이란? (What is Gradient Descent?)경사하강법은 함수의 최솟값을 찾기 위해 함수의 기울기(gradient, 경사)를 이용하여 반복적으로 파라미터를 업데이트하는 최적화 알고리즘이다. 머신러닝에서는 손실 함수(loss function)의 값을 최소화하는 모델 파라미터를 찾는 데 주로 사용된다. 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 나타내며, 이 손실 함수의 ..

로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 머신러닝에서 널리 사용되는 분류 알고리즘이다. 선형 회귀와 유사하지만, 로지스틱 회귀는 종속 변수가 이산적인 값을 가질 때, 특히 이진 분류 문제에 적합하다. 즉, 결과를 특정 범주에 속할 확률로 예측한다. 이 글에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 실제 사용 예시, 그리고 파이썬을 이용한 구현 방법을 자세히 설명한다.💡 로지스틱 회귀란 무엇인가? (What is Logistic Regression?)로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형 데이터를 가질 때 사용하는 회귀 분석 방법이다. 일반적인 선형 회귀는 연속형 데이터를 예측하는 데 사용되지만, 로지스틱 회귀는 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 사용된다. 예를 들어,..

선형 회귀는 통계학과 머신러닝에서 널리 사용되는 예측 분석 방법이다. 이 방법은 독립 변수(independent variable)와 종속 변수(dependent variable) 간의 선형 관계를 모델링하여, 주어진 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 선형 회귀는 간단하면서도 강력한 도구로서, 다양한 분야에서 활용되고 있다.💡 선형 회귀 (Linear Regression) 란?선형 회귀는 하나 이상의 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 가장 잘 설명하는 선형 방정식을 찾는 것을 목표로 한다. 즉, 데이터 포인트를 가장 잘 나타내는 직선(단일 독립 변수의 경우) 또는 초평면(multiple independent variables의 경우)을 찾는 것이다.🧮 선형 회귀 모델 (..