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머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 데이터 내 변수들 간의 관계를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 그 중에서도 상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계의 강도와 방향을 나타내는 지표로 널리 활용됩니다. 이 글에서는 상관계수의 개념, 종류, 활용 방법, 그리고 해석 시 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.📌 상관계수란? (What is Correlation Coefficient?)상관계수(Correlation Coefficient)는 두 변수 사이의 선형적인 관계의 정도를 나타내는 통계적 척도입니다. 상관계수의 값은 -1부터 +1 사이의 값을 가지며, +1은 완벽한 양의 선형 상관관계, -1은 완벽한 음의 선형 상관관계, 0은 선형 상관관계가 없음을 의미합니다. 여기서 '선형적'이라는 단어가 중요한데, ..

머신러닝에서 차원 축소는 모델의 성능을 향상시키고, 계산 비용을 줄이며, 데이터를 시각화하는 데 필수적인 기술입니다. 이 글에서는 차원 축소의 기본 개념부터 주요 방법론, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 차원 축소를 통해 고차원 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 익힐 수 있습니다.🤔 차원 축소란 무엇인가? (What is Dimensionality Reduction?)차원 축소는 데이터의 특성(feature) 수를 줄이는 기법입니다. 고차원 데이터는 모델 학습에 필요한 계산 비용을 증가시키고, 과적합(overfitting)을 유발할 수 있습니다. 차원 축소를 통해 이러한 문제를 해결하고, 데이터의 중요한 정보를 유지하면서도 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다.고차원 데이터의 문제점..