빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

1. 개요 데이터 분석은 다양한 분야에서 사용되는 중요한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석 시 주로 사용되는 주요 알고리즘들을 살펴보려고 합니다. 각 알고리즘의 기본 개념, 장단점, 그리고 실제적인 사용 사례를 짧게 소개하도록 하겠습니다. 2. 주요 분석 알고리즘 1. 선형 회귀 (Linear Regression) 분석 1) 개념 - 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수간의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 2) 장단점 - 설명력이 높지만, 선형성 가정이 필요하다는 단점이 있습니다. 3) 사용 예시 - 주택 가격 예측, 매출 예측 등. [데이터분석] 선형 회귀 분석 (Linear Regression) 1. 개요 데이터 분석에서, 선형 회귀(Linear Regression) 분석은 가..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] 나이브베이즈(Naive Bayes) 분석 : 확률적 접근으로 데이터를 분류하는 머신러닝 분석

1. 개요 머신러닝의 많은 알고리즘들 중 나이브 베이즈(Naive Bayes)는 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법으로, 확률적 처리 방식과 속도 때문에 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드에 대해 자세히 설명하겠습니다. 2. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 개념 및 장단점 나이브 베이즈 알고리즘은 '베이즈 정리'를 기반으로 한 통계적 분류 기법입니다. 이는 각 특징이 독립적임을 가정(이 때문에 '나이브')하고, 주어진 특징에 대한 각 클래스의 조건부 확률을 계산함으로써 작동합니다. 1. 장점 1) 계산이 빠르고, 매개변수 튜닝이 거의 필요 없습니다. 2) 큰 데이터셋에도 잘 작동하며, 노이..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, K-NN) 분석 : 데이터를 분류하고 예측하는 간단한 머신러닝 분석 기법

1. 개요 머신러닝의 여러 알고리즘 중에서도 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 알고리즘은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃의 정보를 참고하여 새로운 데이터의 레이블을 결정하는 알고리즘으로 그 간결함과 직관적인 접근 방식 때문에 많이 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 K-NN 알고리즘의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드를 살펴보겠습니다. 2. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 개념 및 장단점 K-NN 알고리즘은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃의 정보를 참고하여 새로운 데이터의 레이블을 결정하는 알고리즘입니다. 분류(Classifi..

2023. 7. 11.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 의사결정나무 (Decision Tree) 분석 : 직관적이고 해석력 높은 분류 분석

1. 개요 안녕하세요! 데이터 분석의 많은 부분은 가장 적절한 모델을 찾아내는 것입니다. 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)는 직관적이며, 해석력이 높은 모델로 널리 사용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 의사결정트리의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현에 대해 알아보도록 하겠습니다. 2. 의사 결정 나무 (Dicision Tree) 개념 의사결정나무는 이름에서 알 수 있듯이, '나무' 구조를 가진 모델입니다. 이 모델의 가장 큰 장점은 데이터를 분석하면서 생성된 규칙을 사람이 이해하기 쉬운 '나무' 형태로 표현한다는 것입니다. 나무는 노드(node)와 엣지(edge)로 이루어져 있습니다. 각 노드는 특정 질문을, 엣지는 질문의 답을 표현합..

2023. 7. 10.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) : 확률 분류 분석 기법

1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 머신러닝 분야에서 널리 활용되는 분류 알고리즘 중 하나로, 주로 이진 분류 문제에서 활용되는 알고리즘입니다. 이는 선형 회귀를 기반으로 하되, 출력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 결과를 제공합니다. 이를 통해 특정 이벤트의 발생 가능성을 예측하거나, 두 개의 범주 중 어느 범주에 속하는지를 예측할 수 있습니다. 그럼 이번 포스팅에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 알아보도록 하겠습니다. 2. 로지스틱 회귀 개념 로지스틱 회귀는 기본적으로 선형 회귀와 동일한 방식으로 동작하지만, 예측 값에 로지스틱 함수를 적용함으로써 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이 함수는 시그모..

2023. 7. 10.