반응형 AI 공부/ML & DL47 [Machine Learning] 아웃 오브 백(Out of Bag) 샘플 이해하기 아웃 오브 백 샘플링의 중요성 🌟 랜덤 포레스트와 같은 앙상블 학습 방법에서 '아웃 오브 백(Out of Bag, OOB)' 샘플링은 중요한 개념입니다. 이는 별도의 검증 데이터 세트 없이 모델의 성능을 평가할 수 있는 방법을 제공합니다. OOB 샘플링은 랜덤 포레스트의 각 트리가 학습하는 동안 사용되지 않은 데이터를 활용하여, 마치 교차 검증과 유사한 평가를 수행합니다. 📊🌲 아웃 오브 백 샘플의 정의와 원리 📚 아웃 오브 백 샘플링의 정의 아웃 오브 백 샘플링은 랜덤 포레스트의 각 트리가 생성될 때, 부트스트랩(복원 추출) 방법으로 선택되지 않은 데이터 샘플을 의미합니다. 이 샘플들은 해당 트리의 학습 과정에서는 사용되지 않으므로, 모델의 검증에 사용할 수 있습니다. 아웃 오브 백 오류의 계산 랜덤 .. 2024. 2. 4. [Machine Learning] 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning) 마스터하기 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)은 머신 러닝 모델의 성능을 최적화하는 중요한 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 설정되는 파라미터로, 학습 과정 자체를 제어합니다. 이러한 하이퍼파라미터의 적절한 조정은 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최대화하고, 과적합을 방지하는 데 중요합니다. 특히, 대규모 데이터셋과 복잡한 모델에서 하이퍼파라미터의 영향이 크기 때문에, 적절한 튜닝 과정을 거치는 것이 중요합니다. 이 과정은 시간과 자원이 많이 소모되기 때문에, 효율적인 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 하이퍼파라미터의 예시 학습률(Learning Rate): 학습 과정에서 모델이 얼마나 빠르게 학습할지를 .. 2024. 2. 3. [Machine Learning] 교차 검증(Cross-Validation) 이해하기 데이터 과학과 머신 러닝 분야에서, 모델의 성능을 정확하게 평가하고 일반화하는 것은 매우 중요합니다. 이러한 맥락에서 '교차 검증(Cross-Validation)'은 필수적인 기법입니다. 교차 검증은 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화될 수 있는지를 평가하는 데 사용되며, 이를 통해 과적합(Overfitting)을 방지하고 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 🌟📊 교차 검증의 기본 원리와 방법 교차 검증의 개념 교차 검증은 전체 데이터 세트를 여러 부분집합(subsets)으로 나누고, 이 중 일부를 훈련에, 다른 일부를 검증에 사용하는 과정입니다. 이 기법은 모델이 다양한 데이터 샘플에 대해 일관된 성능을 보이는지 확인하기 위해 사용됩니다. 교차 검증의 주요 방법 K-겹 교차 검증(K-Fold.. 2024. 2. 2. [Machine Learning] 불순도 차이 = 정보 이득(Information Gain) 이해하기 데이터 과학과 머신 러닝 분야에서, 의사결정트리(Decision Tree)와 같은 학습 알고리즘의 핵심 요소 중 하나는 '정보 이득(Information Gain)'입니다. 정보 이득은 의사결정트리가 어떤 기준으로 데이터를 분할할지 결정하는 데 사용되는 중요한 지표입니다. 이 지표는 불순도 차이를 기반으로 하여, 데이터를 어떻게 분할할 때 가장 유용한 정보를 얻을 수 있는지를 나타냅니다. 🤔💡 불순도 차이와 정보 이득의 정의와 계산 방법 📊 불순도 차이의 개념 불순도 차이는 특정 분할 전후의 데이터 집합의 불순도(혼잡도)를 비교하는 개념입니다. 의사결정트리에서는 이 불순도 차이를 최대화하는 방향으로 데이터를 분할합니다. 불순도의 측정에는 지니 불순도(Gini Impurity)나 엔트로피(Entropy)와.. 2024. 1. 31. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 12 다음 반응형
