Allen's 데이터 맛집

이번 포스팅에서는 데이터 분석의 강력한 도구 중 하나인 앙상블(Ensemble) 기법에 대해 쉽게 알아보려고 합니다. 앙상블은 여러 모델을 결합하여 단일 모델보다 높은 성능을 얻을 수 있도록 도와주는 획기적인 방법 중 하나입니다. 앙상블 기법이란? 앙상블은 여러 다른 모델들을 결합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 방법입니다. 이는 여러 모델의 다양성을 활용하여 성능을 향상시키는 아이디어에 기반합니다. Voting, Bagging, Boosting, Stacking: 간단히 알아보기 1. Voting (보팅) Voting은 여러 다른 모델들의 예측을 종합하여 최종 예측을 결정하는 방법입니다. 주로 더 간단하고 다양한 모델들을 결합하여 성능을 높이는 데 사용됩니다. 2. Bagging (베깅) Bagging..

분류 데이터의 불균형 문제는 실제로 많이 발생하는 문제 중 하나입니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 기술적 접근 방법이 있습니다. 이미지출처:https://casa-de-feel.tistory.com/15 - 가중치 균형화은 모델이 특정 클래스를 더 잘 학습하도록 하는 방법입니다. 손실 함수를 조정하여 소수 클래스의 오류에 더 큰 가중치를 부여합니다. - 언더 샘플링은 다수 클래스에서 일부 데이터를 무작위로 제거하여 클래스 간 균형을 맞추는 방법입니다. 하지만 이 방법은 정보 손실과 과소적합을 초래할 수 있습니다. - 오버 샘플링은 소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터를 늘리는 방법입니다. 이는 정보 손실이 적지만, 과대적합 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 새로운 테스트 데이터가 추가되면 모델의 예..

"데이터 예측의 힘, 앙상블(Ensemble) 모델" 지난번에 이어서 데이터 분석과 머신러닝의 대표적인 모델 중 하나인 '앙상블(Ensemble)' 모델을 살펴보려 합니다. 앙상블은 다양한 예측 모델을 결합하여 보다 강력하고 정확한 예측을 이끌어내는 방법입니다. 앙상블은 여러 개의 예측 모델을 함께 사용하여 결과를 조합하는 기법을 의미합니다. 이는 한 사람의 전문적인 의견보다 다양한 사람들의 의견을 듣는 것과 비슷합니다. 다양한 모델이 각자의 강점을 가지고 있기 때문에, 이들을 조합하면 전체적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이미지 출처 : https://velog.io/@changhtun1/ensemble 파이썬 코드 예제: from sklearn.datasets import load_iris fro..