빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 분석 : 데이터를 가장 잘 나누는 경계를 찾아 분류하는 분석 기법

1. 개요 머신러닝 알고리즘 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)에 대해 알아보겠습니다. SVM은 주로 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 두 개 이상의 그룹을 가장 잘 나누는 결정 경계를 찾는 것이 주 목적입니다. SVM은 복잡한 비선형 문제에도 효과적으로 사용되며, 강력한 커널 트릭 기법을 통해 높은 성능을 보여줍니다. 이번 포스팅에서는 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보도록 하겠습니다. 2. 서포트 벡터 머신 개념 서포트 벡터 머신(SVM)은 두 클래스를 구분하는 결정 경계를 찾는 머신러닝 알고리즘입니다. 이 결정 경계는 공간상에서 초평면(hyperplane)이라고 불리는데, SVM의 목적은 이 초평면을 찾아내..

2023. 7. 10.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 랜덤 포레스트(Random Forest) 분석

1. 개요 머신러닝 알고리즘 중, 비교적 쉽고 효과적인 방법 중 하나는 '랜덤 포레스트(Random Forest)'입니다. 랜덤 포레스트는 의사결정트리를 기반으로 한 앙상블 기법입니다. 이번 포스팅에서는 랜덤 포레스트의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보겠습니다. 2. 랜덤 포레스트 개념 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정트리를 조합하여 결과를 도출하는 앙상블 기법 중 하나입니다. '포레스트'라는 이름에서 알 수 있듯이, 여러 개의 트리('나무')들이 모여 '숲'을 이루는 모습을 상상하면 됩니다. 이 알고리즘의 가장 큰 장점은 여러 개의 트리를 이용하므로써 단일 트리가 가질 수 있는 과적합 문제를 해결하고, 결과의 안정성을 높인다는 점입니다. ..

2023. 7. 10.

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.