Allen's 데이터 맛집

데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스에서 누적이익 도표(Cumulative Gain Chart)는 고객 반응 모델, 마케팅 전략, 그리고 리스크 관리 등의 영역에서 중요한 의사결정 도구로 활용됩니다.누적이익 도표란 무엇인가?누적이익 도표는 타겟 변수(예: 고객 반응)에 대한 모델의 예측 성능을 시각적으로 표현하는 도구입니다. 이 도표는 특히 마케팅 캠페인이나 리스크 평가 모델에서 얼마나 많은 대상이 특정 기준에 도달했는지를 보여줌으로써, 전체 대상 집단 대비 모델의 효율성을 평가할 수 있게 해줍니다.  누적이익 도표의 작성 방법1. 데이터 준비: 분석할 데이터를 준비하고, 모델의 예측 결과를 확률 또는 점수 형태로 정리합니다. 2. 응답 변수 정렬: 모델의 예측 점수에 따라 데이터를 내림차순으로 ..

데이터 과학과 마케팅 분석에서 리프트 도표(Lift Chart)는 중요한 도구로 활용되며, 특히 예측 모델의 효과를 평가하는 데에 큰 가치를 제공합니다. 리프트 도표란 무엇인가?리프트 도표는 예측 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 시각적 도구입니다. 이 도표는 모델이 특정 결과를 얼마나 잘 예측하는지, 또한 무작위 선택 대비 얼마나 더 나은 성능을 보이는지를 나타냅니다. 리프트 값이 높을수록 모델의 예측 능력이 더 우수함을 의미합니다. 리프트 도표의 작성 방법1.데이터 준비: 분석할 데이터와 모델의 예측 결과를 준비합니다. 2.응답 변수 정렬: 모델에 의해 계산된 확률 또는 점수에 따라 데이터를 정렬합니다. 3.데이터 분할: 정렬된 데이터를 동일한 크기의 그룹(데실, 백분위 등)으로 나눕니다. 4.각 ..

머신러닝에서 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)은 특히 중요한 기술입니다. 이 인공 신경망은 기본적인 퍼셉트론의 한계를 넘어서는 강력한 학습 능력을 제공합니다. 이미지출처 : https://velog.io/@sansa0722/%EB%8B%A4%EC%B8%B5-%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EB%B3%B5%EC%8A%B5%ED%95%98%EA%B8%B0 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)의 기본다층 퍼셉트론은 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 전방향 신경망입니다. 각 층은 여러 뉴런(또는 노드)으로 구성되며, 뉴런들은 가중치를 통해 서로 연결되어 있습니다. MLP는 ..

회귀 분석을 수행할 때, 모델의 성능을 평가하고 최적의 모델을 선택하는 것은 중요한 과정입니다. 이 과정에서 AIC(Akaike Information Criterion)와 BIC(Bayesian Information Criterion)는 모델 선택의 중요한 지표로 사용됩니다. 이미지출처:https://rk1993.tistory.com/144 AIC (Akaike Information Criterion) AIC는 모델의 복잡도와 데이터에 대한 적합도를 함께 고려하는 지표입니다. 낮은 AIC 값을 가진 모델이 데이터에 대해 더 좋은 예측력을 가지면서도 상대적으로 덜 복잡하다고 할 수 있습니다. 계산 방법 AIC = 2k−2ln(L) 여기서, k는 모델의 파라미터 수, L은 최대 우도(모델이 데이터를 얼마나 ..