반응형 데이터벌집202 [Machine Learning] 데이터 불균형 극복하기: 머신러닝에서의 핵심 전략들 Imbalanced Dataset 안녕하세요, 오늘은 머신러닝 모델링에서 자주 마주치는 중요한 도전 과제 중 하나인 '데이터 불균형(Imbalanced Dataset)'에 대해 이야기해볼까 합니다. 🚀 데이터 불균형은 특정 클래스의 관측치가 다른 클래스에 비해 현저히 적을 때 발생하며, 이는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 블로그에서는 데이터 불균형을 해결하기 위한 여러 전략들을 탐구해보겠습니다. 📘 데이터 불균형 문제 해결방법들 오버샘플링(Over-sampling)과 언더샘플링(Under-sampling): 오버샘플링은 소수 클래스의 샘플 수를 인위적으로 늘리는 기법입니다. 가장 널리 알려진 방법 중 하나는 'SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)'로, 소수 클래스의 샘플들.. 2024. 1. 22. [Machine Learning] KNN 머신러닝 알고리즘을 활용한 환자 맞춤형 약물 예측 🌟 K-Nearest Neighbors(KNN) 알고리즘은 머신러닝에서 가장 기본적이면서도 강력한 방법 중 하나입니다. 이 알고리즘은 분류와 회귀 문제에 모두 사용되며, 그 구현의 단순함과 효율성으로 인해 널리 사용됩니다. 오늘은 KNN을 활용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 Kaggle의 Drug Classification 데이터셋을 사용하여 살펴볼 것입니다. K-Nearest Neighbors, KNN 알고리즘이란? K-Nearest Neighbors Algorithm 설명 KNN 알고리즘은 마치 새로운 학생이 학교에 올 때 그 주변에 있는 친구들을 보고 그 학생의 특성을 유추하는 것과 비슷합니다. 이 알고리즘은 주변의 'K'개 데이터 포인트(이웃)를 보고, 그 데이터 포인트가 가장 많이 속한 그룹으.. 2024. 1. 20. [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 1탄 SMA & EMA 안녕하세요, 데이터 과학과 금융 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 시계열 예측에서 중요한 역할을 하는 MA(이동 평균), ARMA(자기회귀 이동 평균), ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델에 대해 알아보려고 합니다. 이 모델들은 복잡한 시장 데이터의 패턴을 이해하고 미래의 트렌드를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 모델의 기초와 활용 방법을 이해하고, 여러분의 데이터 분석 능력을 한층 더 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA)의 계산 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA): 최근 n개 관측치의 평균을 계산하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 단기 변동을 평활화하고 추세를 파악할 수 있습니다. 엔.. 2024. 1. 15. [Time Series] 타임시리즈 기초배우기 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 '타임시리즈 101'에 대해 알아보는 시간을 가져볼게요. 타임시리즈 데이터가 무엇인지, 그리고 어떻게 예측하는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 타임시리즈 데이터에 대한 이해를 넓히고, 예측 방법에 대해 배워보아요! 😊 👉 타임시리즈 데이터 101 👉 타임시리즈 데이터란 무엇일까요? 타임시리즈 데이터는 시간의 흐름에 따라 동일한 주제에 대해 수집된 데이터를 말합니다. 예를 들어, 국가의 GDP, 특정 회사의 주식 가격, 심지어 매초마다 기록된 당신의 심장박동 등이 이에 해당됩니다. 시간 간격을 두고 지속적으로 캡처할 수 있는 모든 것이 타임시리즈 데이터가 될 수 있어요. 📈 🕵️♂️ 타임시리즈 데이터 vs. 교차 단면 데이터 타임시리즈 데이터는 시간에.. 2024. 1. 13. 이전 1 ··· 37 38 39 40 41 42 43 ··· 51 다음 반응형
