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머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서, 원시 데이터(raw data)를 모델에 바로 적용하기보다는, 데이터 전처리(data preprocessing) 과정을 거쳐 데이터의 품질을 향상시키는 것이 중요하다. 데이터 전처리(data preprocessing)는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 변환, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 이러한 과정을 통해 모델의 정확도와 일반화 성능을 높일 수 있다.—✨ 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 필요성머신러닝 모델은 입력 데이터에 매우 민감하게 반응한다. 현실 세계의 데이터는 불완전하고, 노이즈를 포함하며, 일관성이 없을 수 있다. 이러한 데이터의 특성은 모델의 학습을 방해하고, 성능 저하의 원인이 된다. 따라서, 데이..

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..

고객 이탈 예측은 비즈니스의 지속적인 성장을 위해 매우 중요한 과제이다. 머신러닝(ML, 기계 학습) 기술을 활용하면 고객 이탈을 예측하고, 고객 유지 전략을 효과적으로 수립할 수 있다. 이 글에서는 고객 이탈 예측을 위한 머신러닝의 기본 개념, 모델 구축 방법, 그리고 실제 사례를 살펴본다. 🎯 고객 이탈 예측이란 무엇인가?고객 이탈 예측(Churn Prediction, 이탈 예측)은 고객이 특정 서비스나 제품을 더 이상 사용하지 않고 떠날 가능성을 예측하는 것을 의미한다. 이는 기업이 고객을 잃기 전에 적극적으로 대응하여 이탈을 방지하고, 고객 유지율을 높이는 데 필수적인 정보가 된다. 머신러닝 모델은 과거의 고객 데이터를 분석하여 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는..

머신러닝 모델을 학습시키기 전에 데이터를 전처리하는 과정은 매우 중요합니다. 특히 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 인코딩(Encoding) 기법은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 널리 사용되는 두 가지 인코딩 기법, One-Hot Encoding과 Label Encoding을 비교 분석하고, 각 기법의 장단점과 활용 사례를 살펴봅니다. 💡 범주형 데이터와 인코딩 (Categorical Data & Encoding) 머신러닝 모델은 숫자 데이터를 기반으로 학습합니다. 하지만 현실 세계의 데이터는 숫자뿐만 아니라 텍스트(Text)나 범주(Category) 형태의 범주형 데이터도 포함합니다. 예를 들어, “색상”이라는 변수가 “빨강”, “파랑”, “초록” 세 가지 값을 가..