목록Machine Learning (45)
Allen's 데이터 맛집
분류 모형의 성능을 평가하는 것은 머신러닝에서 중요한 단계입니다. 오분류표(Confusion Matrix)를 기반으로 한 평가 지표들은 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 이해하는 데 필수적입니다. 오분류표(Confusion Matrix)란? 오분류표는 실제 클래스와 모델이 예측한 클래스의 관계를 표 형태로 나타낸 것입니다. 주로 이진 분류 문제에서 사용되며, 표는 다음과 같은 네 가지 요소로 구성됩니다. - True Positive (TP): 실제 양성을 양성으로 올바르게 예측한 경우 - False Positive (FP): 실제 음성을 잘못하여 양성으로 예측한 경우 - True Negative (TN): 실제 음성을 음성으로 올바르게 예측한 경우 - False Negative (FN): 실제 양성을 잘못하..
데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 연관분석(Association Analysis)에 대해 알아보겠습니다. 연관분석은 상품 간의 관계를 발견하여 패턴을 파악하는 데 사용되며, 특히 마케팅 및 판매 전략을 수립하는 데 유용한 도구입니다. 이미지출처:https://blog.naver.com/gkenq/10188110816 연관분석의 개념 연관분석은 대량의 데이터에서 상품이나 사건들 간의 연관성을 파악하는 분석 기법입니다. 특히 '만약 A라는 상품을 구매한 고객은 B도 구매할 가능성이 높다'와 같은 규칙을 발견하는 데 사용됩니다. 연관분석의 종류 연관분석에는 주로 아래와 같은 두 가지 알고리즘이 사용됩니다. 1. Apriori 알고리즘: 가장 일반적으로 사용되는 연관분석 알고리즘으로, 빈발 집합을 찾아내어 연..
이번에는 데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 군집분석(Cluster Analysis)에 대해 알아보겠습니다. 군집분석은 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹으로 묶어주는 방법으로, 데이터를 이해하고 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 군집분석의 종류 군집분석에는 여러 가지 종류가 있으며, 각각의 종류는 다양한 방법으로 데이터를 군집화합니다. 여기서는 주요한 군집분석 알고리즘 몇 가지를 살펴보겠습니다. 1. K평균 군집화 (K-Means Clustering): 가장 일반적으로 사용되는 군집분석 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. 각 클러스터의 중심점과 해당 클러스터에 속한 데이터 포인트들 간의 거리를 최소화하는 방식으로 동작합니다. 2. DBSCAN (Density-Based ..
시계열 데이터를 다루기 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 대해 알아보겠습니다. LSTM 모델 이란? LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 시퀀스 형태의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. 시계열 데이터나 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 시간에 따른 패턴을 학습하여 예측하는 데 많이 사용됩니다. LSTM 모델의 장단점 장점: 1. 장기 의존성 학습: 장기적인 의존성을 학습할 수 있어 긴 시계열 데이터에 대해 효과적으로 패턴을 학습합니다. 2. 기억 셀: LSTM의 핵심 메커니즘인 기억 셀을 통해 중요한 정보를 오랫동안 기억하고 활용할 수 있습니다. 3. 다양한 활용성: 다양한 시계열 데이터 분석 및 예측에 적용 가능하며, 자연어 처리 등 다양한 ..