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머신러닝 모델을 개발할 때 데이터 전처리 과정은 매우 중요합니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상시키고, 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 이 글에서는 scikit-learn 파이프라인을 사용하여 머신러닝 전처리 과정을 자동화하는 방법을 소개합니다. 파이프라인을 사용하면 여러 전처리 단계를 순차적으로 연결하여 코드를 간결하게 유지하고, 모델 개발 과정을 효율적으로 관리할 수 있습니다.---🛠️ **Scikit-learn 파이프라인 소개** Scikit-learn 파이프라인은 여러 개의 변환기(transformer)와 하나의 추정기(estimator)를 연결하여 머신러닝 워크플로우를 자동화하는 도구입니다. 변환기는 데이터를 변환하는 역할을 하며 (예: StandardScaler, MinMaxSc..

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도 학습의 한 종류로서, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제에 널리 사용된다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 속성을 기반으로 새로운 데이터의 속성을 예측한다. KNN은 이해하기 쉽고 구현이 간단하다는 장점을 가지며, 복잡한 모델을 학습하기 전에 시도해볼 수 있는 좋은 기준 모델(Baseline Model)이 된다.✨ KNN 알고리즘의 기본 개념 (Basic Concepts of KNN)KNN 알고리즘은 매우 직관적이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 알고리즘은 기존의 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산한다. 그 후, 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선..

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,..

머신러닝(Machine Learning) 기술은 현대 사회의 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이러한 머신러닝 모델을 개발하고 배포하기 위해서는 적절한 프레임워크(Framework)를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 블로그 게시글에서는 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn을 비교 분석하여, 각 프레임워크의 특징, 장단점, 사용 예시를 살펴보고, 어떤 상황에 어떤 프레임워크를 선택하는 것이 좋을지 안내한다.📈 TensorFlow (텐서플로우):TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크이다. 텐서플로우는 딥러닝(Deep Learning) 모델 구축에 특화되어 있으며, 대규모 데이터셋(Dataset) 처리에 강점..

머신러닝(Machine Learning) 여정을 시작하는 데 있어서, 올바른 도구를 갖추는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn은 파이썬(Python) 기반 머신러닝 라이브러리로서, 다양한 머신러닝 알고리즘과 편리한 도구를 제공하여 초보자부터 숙련된 전문가까지 널리 사용됩니다. 이 글에서는 scikit-learn의 기본적인 내용과 사용법을 살펴보고, 머신러닝 프로젝트를 시작하는 데 필요한 핵심 정보를 제공합니다.💻 scikit-learn 소개 (Introduction to scikit-learn)scikit-learn은 단순하고 효율적인 도구를 제공하여 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 용이하게 합니다. 다양한 머신러닝 알고리즘 (알고리즘, Algorithm)을 구현하고 있으며, 데이터 전처리,..