다중 클래스 분류 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 세 개 이상의 서로 독립적인 클래스(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세계의 다양한 문제 —…

Random Forest 개요 Random Forest(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한 유형의 데이터에 잘…

의사결정 나무 개요 의사결정무(Decision Tree)는 과학과 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification와 회귀() 문제를 해결하는 데 적합한 모델입니다. 이 알고리즘은의 특성(변수)을 기준으로 계층적으로 분할하여 최종적으로 예측 결과를 도출하는 트리 구조의 모델을 생성합니다. 의사결정 나무는 직관…

SHAP 값 개요 SHAP 값(Shapley Additive exPlanations) 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하기 위한모델 해석성(Interpretability) 기법 중로, 게임 이론의 샤플리 값(Shapley Value) 개념을 기반으로 합니다. SHAP은 각 특성(feature)이 모델의 개별 예측에 기여한 정도를 정량적으로 평가하여, 복잡한…

고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발생하는…

모델 해석성 개요 모델 해석성(Model Interpretability)은 머신러닝 및 데이터과학 분야에서 모델이 예측을 내놓는 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 능력을 의미합니다. 특히 복잡한 알고리즘(예: 딥러닝, 부스팅 모델 등)이 사용되는 경우, 모델의 결정 과정이 "블랙박스"처럼 보일 수 있어 해석성의 중요성이 더욱 부각됩니다. 높은 해석성…

num_leaves num_leaves는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 최대 잎 노드 수(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다. 이 파라미터는 모델의 …

LightGBM GBM은 마이크로소프트에서 개발한성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 지도 학습 알고리즘. 특히 분류, 회귀, 순위 예 등의 머신러 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost와 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosting De…

기계학습기계학습achine Learning, ML)은 인공능(Artificial Intelligence AI)의 핵심야 중 하나로, 컴퓨터 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 기반으로 학습하고 경험 통해 성능을 향상시키는 방법을 연구하는 기술입니다. 기계습은 패턴 인식, 예측 분, 의사결정 자동화 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 현대 정보기술의 중심에 …

회귀 문제 개요 회귀 문제(Regression Problem)는 머신러닝에서 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 과제 중 하나로 입력 변수(특징)를 기반으로연속적인 수치형 출력값(목표 변수)을 예측하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 집의 면적, 위치, 방 수 등을 바탕으로 집값을 예측하거나, 과거의 기온 데이터를 이용해 내일의 기온을…

시계열 데이터 포인트 개요/소개 시계열 데이터 포인트는 특정 시간에 대한 측정값을 나타내는 데이터의 단위입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하기 위해 사용되며, 금융, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시계열 데이터 포인트는 순서를 가지며, 시간 간격이 일정하거나 불규칙할 수 있습니다. 본 문서에서는 시계열 데이터 포인트의 …

지도학습 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, 라벨이 붙은 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다. 지도학습은 주로 …