# Target Encoding **Target Encoding**(타겟 인코딩)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로환하는 고급 인코딩 기법 하나로, 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 널리 사용된다. 이 방법은 각 범주(category)를 그 범주에 속한 관측값들의 **목표 변수(target variable)의 평균값**...
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"IAB"에 대한 검색 결과 (총 171개)
범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...
# 명목형 변수 ## 개요 **명목형 변수**(Nominal Variable)는 통계학 및 데이터 과학에서 범주형 데이터의 한류로, 특정주나 집단을 나타내는 값들을 가지며, 이 값들 사이에는 순서나 크기의 의미가 없는 변수를 말합니다. 즉, 명목형 변수는 단지 **이름**(nominal) 또는 **라벨**을 제공할 뿐, 수치적 순서나 거리 개념이 존재하...
One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...
# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...
# 범주형 데이터 인코 ## 개요범주형 데이터 인코딩(C Data Encoding)은 과학 및 머신러닝에서 중요한 전 과정 중 하나, 범주형 변수ategorical variable)를 머러닝 모델 이해하고 처리할 수 있는 수형 형태로 변하는 기법을 의미. 대부분의 머러닝 알고리즘은 숫자형 데이터를 입력으로 요구하므로, 텍스트의 범주(예: "남성",여성",...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document about obesity treatment under the health category. me start by understanding the structure and requirements. user wants a markdown document ...
Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
# 고혈당 ## 개요 고혈당(高血糖, Hyperglycemia)은 혈액 내 포도당 농도가 비정상적으로 높아진 상태를 의미합니다. 일반적으로 공복 상태에서 혈당이 126 mg/dL 이상, 식후 2시간 후에는 200 mg/dL 이상일 때 진단됩니다. 주요 원인으로 당뇨병이 가장 흔하며, 스트레스, 특정 약물, 식습관 등도 관련이 있습니다. 지속적인 고혈당은 ...
# Ruby DSL Ruby는 도메인 특정 언어(Domain-Specific Language, DSL)를 구현하기에 최적화된 언어로, 유연한 문법과 강력한 메타프로그래밍 기능을 통해 다양한 프레임워크와 라이브러리에서 직관적인 DSL을 설계할 수 있습니다. 이 문서에서는 Ruby DSL의 개념, 주요 특징, 구현 기법, 그리고 실제 사례를 다룹니다. ##...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document aboutose, categorized under Health,, Carbohydrates. The user wants a markdown format specific structure and quality. Let's start by understa...
# 오류 처리 JavaScript는 동적 언어의 특성상 런타임 오류가 발생할 가능성이 높으며, 효과적인 오류 처리는 안정적인 애플리케이션 개발에 필수적입니다. 이 문서는 JavaScript에서의 오류 처리 기법, 내장 오류 유형, 디버깅 방법론, 모범 사례를 체계적으로 정리합니다. --- ## 1. JavaScript의 주요 오류 유형 JavaScr...
# 변수 ## 개요 JavaScript에서 **변수(Variable)**는 데이터를 저장하고 참조하기 위한 기본적인 수단입니다. 변수는 동적 타이핑(Dynamic Typing)을 특징으로 하며, 선언 방식(`var`, `let`, `const`)에 따라 스코프(Scope)와 호이스팅(Hoisting) 동작이 달라집니다. 본 문서에서는 변수의 선언 방법, ...
# 소장 ## 개요 소장(小腸, Small Intestine)은 소화관의 가장 길고 복잡한 부분으로, 위에서 넘어온 음식물의 소화와 영양분 흡수를 담당하는 중요한 기관입니다. 길이가 약 6~7미터에 달하며, 복강 내 복잡하게 주름잡혀 위치해 있습니다. 소장은 식물성·동물성 영양소를 효소로 분해하고, **미세융모(villi)** 및 **미세돌기(microv...
Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...
# 함수 ## 개요 함수(function)는 수학, 특히 미적분학에서 핵심적인 개념으로, 두 집합 사이의 입력값과 출력값의 관계를 정의하는 규칙입니다. 미적분학에서는 함수의 변화율(미분)과 누적합(적분)을 분석함으로써 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야의 문제를 해결할 수 있습니다. 이 문서에서는 함수의 기본 정의, 특성, 종류, 미적분학에서의 활용을 ...
# 체인 규칙 ## 개요 체인 규칙(Chain Rule)은 미적분학에서 합성 함수의 도함수를 구하는 핵심적인 방법론입니다. 이 규칙은 외부 함수와 내부 함수의 변화율을 곱하여 전체 함수의 변화율을 계산하는 방식으로, 과학 및 공학 분야에서 복잡한 함수의 미분을 단순화하는 데 널리 사용됩니다. 예를 들어, $ f(g(x)) $ 형태의 함수에서 $ x $에 ...
# 목적 함수 ## 개요 목적 함수(objective function)는 데이터과학과 최적화 문제에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 함수로, 모델의 성능을 평가하거나 최적의 해를 도출하기 위해 최소화 또는 최대화하는 대상입니다. 기계학습에서는 모델의 예측 오차를 줄이는 것을 목표로 하며, 수학적 최적화에서는 특정 조건 하에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다...
# CGI (Common Gateway Interface) ## 개요 CGI(공통 게이트웨이 인터페이스)는 웹 서버와 외부 애플리케이션 간의 통신을 표준화한 인터페이스입니다. 1993년 미국 국립 과학 재단(NCSA)에서 개발된 이 기술은 동적 콘텐츠 생성, 사용자 입력 처리 등 서버측 작업을 가능하게 하며, 웹 기술 발전의 초기 단계에서 핵심 역할을 했...