수치 예측 문제 (Numerical Prediction Problem) 개요 수치 예측 문제는 머신러닝에서 입력 데이터의 특징을 바탕으로 연속적인 실수 값(continuous value)을 출력하는 지도 학습(Supervised Learning) 태스크입니다. 이 분야는 통계학의 회귀 분석(Regression Analysis)에 이론적 뿌리를 두고 있으며,…
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종속변수 개요 종속변수(Dependent Variable)는 통계·머신러닝 모델에서 예측하거나 설명하고자 하는 대상을 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서는 독립변수(설명변수, predictor)와의 관계를 통해 종속변수의 값을 추정한다. 종속변수는 연구 목적에 따라 연속형, 이산형, 범주형 등 다양한 형태를 가질 수 있으며, 모델 …
LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradie…
train_size 개요 train_size는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델 학습을 위한 데이터 분할 과정에서 사용되는 하이퍼파라미터 중 하나로, 전체 데이터셋 중 학습 데이터(training set)로 사용할 비율 또는 개수를 지정하는 파라미터입니다. 이 파라미터는 모델의 학습 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 미치며, 적절한 설정이 중요합니…
무작위 샘플링 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 샘플링 통해 …
샘플링 개요 샘플링()은 전체 모집(Population)에서 일부 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모단의 성질을 추정하는 통계적 방법이다. 현실 세계 모든 데이터를 수집하거나 분석하는 것은 비용, 시간 자원 등의 제약으로 인해 불능한 경우가 많기 때문에, 데이터과학에서는 샘플링을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 분석을 수행한다. 샘플링은 사회조사, 시장 조사,…
ROC 곡선 개요 ROC 곡선(Receiver Operatingistic Curve, 수기 운영 특성 곡선)은 이진류 모델의 성능을각적으로 평가하고 비교하는 데 사용되는 중요한 도입니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값(threshold)에 민감도(감지율, 재현율)와 위양성율(거짓 양성 비율)을 비교하여 모델의 판별 능력을 분석합니다. 이 곡선은 특히 클…
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…
배열 인덱싱 배열 인덱싱(Arraying)은 데이터과학 및 프로그래밍에서 배열(또는 리스트, 벡터, 행렬 등) 내 특정 요소에 접근하기 위해 사용하는 기법입니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해서는 배열의 특정 위치에 있는 값을 정확하게 선택하거나 수정할 수 있어야 하며, 이 과정에서 인덱싱이 핵심적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 배열 인덱싱의…
의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담 감소…
리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 다중공선성(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지 회귀는 L2 정규화…