Allen's 데이터 맛집

EDA와 데이터 전처리를 기반으로, 공정 데이터를 학습해 품질 상태(정상/불량)를 예측하고, 모델 성능을 평가했습니다.프로젝트의 핵심인 머신러닝 알고리즘과 각 모델의 결과를 구체적으로 살펴보겠습니다.1. 머신러닝 모델 선택 기준이번 프로젝트의 주요 목표는 제조 공정 데이터에서 품질 상태를 정확히 예측하는 것이었습니다.이를 위해 다양한 머신러닝 알고리즘을 비교하고, 최적의 모델을 선정했습니다.사용한 알고리즘선형 회귀(Linear Regression):단순하고 해석이 쉬운 모델로, 변수 간 선형 관계를 학습.의사결정 나무(Decision Tree):비선형 관계를 학습하며, 변수 간의 계층적 분류에 강점.랜덤 포레스트(Random Forest):여러 개의 의사결정 나무를 조합하여 예측 성능을 높이는 앙상블 학..

1. 결과 분석1.1 주요 변수모델에서 도출된 변수 중요도:Year(제조 연도): 새로운 차량일수록 높은 가격.Mileage(주행 거리): 낮은 주행 거리가 높은 가격을 의미.FuelType(연료 종류): 디젤 차량이 평균적으로 가솔린보다 높은 가격.1.2 시각화변수 중요도를 바 그래프로 표현.실제 가격과 예측 가격의 비교 그래프를 통해 모델의 정확성을 시각적으로 평가.2. 실무 활용 가능성2.1 중고차 시장구매자와 판매자가 적정 가격을 판단하는 데 도움.차량 상태와 연관된 데이터를 추가해 더 정확한 모델 생성 가능.2.2 차량 제조업체차량의 스펙별 시장 가치를 예측하여 제품 전략 수립.특정 지역과 차량 타입에 맞춘 맞춤형 가격 모델 생성.3. 향후 개선 방향3.1 추가 데이터 확보지역별 데이터나 차량 ..

1. 데이터 분석1.1 상관관계 분석각 변수와 가격 간의 관계를 분석하여 중요한 특징을 도출합니다.주요 인사이트:제조 연도(Year)는 차량 가격에 긍정적인 영향을 미침(새로운 차량일수록 높은 가격).주행 거리(Mileage)는 차량 가격에 부정적인 영향을 미침(많이 주행한 차량일수록 낮은 가격).1.2 데이터 시각화가격과 주요 변수 간의 관계를 시각화하여 데이터를 직관적으로 이해.히스토그램: 가격 분포.박스플롯: 연료 타입별 가격 차이.2. 머신러닝 모델 구현2.1 사용된 알고리즘선형 회귀(Linear Regression):가격과 변수 간의 선형 관계를 모델링.랜덤 포레스트(Random Forest):비선형 관계와 변수 중요도를 파악하는 데 유용.XGBoost:강력한 부스팅 알고리즘으로, 고성능 예측 ..

"Benz Vehicle Price Prediction" 프로젝트는 머신러닝을 활용하여 벤츠 차량의 가격을 예측하는 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다.이 프로젝트는 차량의 다양한 스펙과 데이터 포인트를 분석하여 가격에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고, 이를 기반으로 정확한 예측을 수행합니다. 1. 프로젝트 개요1.1 배경 및 필요성차량 구매나 판매 과정에서 적정 가격을 산출하는 것은 매우 중요합니다.벤츠와 같은 고급 브랜드의 경우, 가격에 영향을 미치는 요인은 복잡하고 다양하며, 이를 수작업으로 평가하기에는 한계가 있습니다.이 프로젝트는 데이터 기반 접근법으로 이러한 복잡성을 해결합니다.1.2 프로젝트 목표정확한 가격 예측:차량 스펙 데이터를 기반으로 예측 모델 생성.주요 요인 분석:차량 가격에 가장..