# 검증 오차 ## 개요 **검증 오차**(Validation Error)는 기계학습 및 통계 모델링에서 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 중요한 지표 중 하나입니다. 이는 학습된 모델이 훈련 데이터 외의 새로운 데이터를 얼마나 잘 일반화(generalization)하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 검증 오차는 모델의 과적합(overfitting) ...

# 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...

# Scikit-learn ##요 **Scikit-**(사이킷-런)은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 2007년에 처음 개발되어 현재는 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 하나로 자리 잡았습니다. Scikit-learn...

# 모듈 모(Module)은 소트웨어 개발과 데이터과학 분야에서 중요한 개념으로, 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적이고 재사용 가능한 코드 단위를 의미합니다. 데이터과학에서는 반복적인 분석 작업을 체계적으로 관리하고 효율적으로 공유하기 위해 모듈화가 필수적입니다. 이 문서에서는 모듈의 정의, 역할, 활용 사례, 그리고 데이터과학에서의 중요성에 대해 상...

# 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 분석...

# 예측 정확도 평가 예측 정확도가는 데이터과학에서 머신러닝 모델이나 통계 모델의 성능을 판단하는 핵심 과정이다. 모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 평가함으로써 모델의 신뢰성과 실용성을 판단할 수 있다. 특히 분류, 회귀, 시계열 예측 등 다양한 예측 과제마다 적절한 평가 지표가 다르므로, 과제의 특성에 맞는 정확도 평...

# ShuffleSplit **ShuffleSplit**은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활...

# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...

# 교차 검증 ## 개요 **교차 검**(Cross-Validation, CV) 기계학습 통계 모델의 성능을가하고 과적(overfitting) 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터만 잘 맞추어져 새로운 데이터에 대해서는 성능이 저하되는 문제를 사전에 검출하기 위해, 데이터를 여러 번 나누어 학습과 검증을 반복하는 방식으로 작동합니다. ...

# 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...

# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...

# K-Fold Cross- **K-Fold Cross-Validation**(K-겹 교차 검증)은 머신러닝과 통계 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 기입니다. 이 방법은 데이터를 여러 개의 부분으로 나누어 반복적으로 훈련과 검증을 수행함으로써 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터셋의 크기가 제한적일 때 ...

드롭아웃## 개요 드롭아웃**(out)은 인신경망의 과적합overfitting)을 방지하기 위해안된 정규(regularization) 기 중 하나로,2014 제프리 힌턴eoffrey Hinton과 그의 동료들이 발표한 논문에서 처음 소개되었습니다. 드롭아웃은 신경망 학습 과정 중 각 뉴런을 일정 확률로 임의로 '활성화'함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시...

# 사기 탐지 ## 개요 사기 탐지(Fraud Detection)는 금융 거래, 보험 청구, 전자상거래, 신용카드 사용 등 다양한 영역에서 부정행위를 식별하고 예방하기 위한 데이터과학 기반의 핵심 기술입니다. 특히 딥러닝, 머신러닝, 통계적 이상치 탐지 기법을 활용하여 정상적인 패턴에서 벗어난 비정상적인 행동이나 거래를 자동으로 감지하는 데 초점을 맞춥...

# 유전자 데이터 분석 ## 개요 유전자 데이터 분석(Gene Expression Data Analysis)은 생물정보학(Bioinformatics)의 핵심 분야 중 하나로, 생물의 유전 정보를 해석하고 생명 현상의 기초를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 고차원 유전체 기술(예: 차세대 염기서열 분석, DNA 마이크로어레이, RNA-Seq 등)의...

생물정보학## 개요 **생물정보**(Bioinformatics) 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학, 정보공학을 융합하여 생물학적 데이터를 수집, 저장, 분석, 해석하는 학제간 학문 분야이다. 특히 유전체학(genomics), 단백질체학(proteomics), 전사체학(transcriptomics) 등에서 발생하는 대량의 생물학적 데이터를 다루는 데 핵...

# scikit-learn **scikit-learn**은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 간결한 API와 뛰어난 문서화로 인해 초보자부터 전문가까지 널리 사용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 사실상 표준 라이브러리로 자리 잡고 있습니다. scikit-le...

# 불균형 데이터 ## 개요 불균형 데이터(Imbalanced Data)는 분류 문제에서 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 극단적으로 적게 나타나는 데이터 세트를 의미합니다. 이 현상은 금융 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지 등 다양한 실생활 응용 분야에서 흔히 발생하며, 모델 학습과 평가에 심각한 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 불균형 데이터의 정의,...

# 분류 (Classification) ## 개요 분류(Classification)는 데이터과학에서 가장 핵심적인 기계학습(ML) 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전 정의된 범주 또는 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 이는 **지도학습(Supervised Learning)**의 대표적 유형으로, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 레이블(Y)을 기반...