데이터 리크 (Data Leakage) 개요 데이터 리크(Data Leakage)란 머신러닝 모델을 학습시킬 때, 모델이 예측해야 할 타겟(Target) 정보나 테스트 데이터셋의 정보가 학습 데이터셋에 의도치 않게 포함되어 모델의 성능이 비정상적으로 높게 측정되는 현상을 말한다. 데이터 리크가 발생하면 학습 단계에서는 매우 높은 정확도와 낮은 오차를 보이지…

목표 기반 인코딩 목표 기반 인코딩(Target-based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 데이터 인코딩법 중 하나로, 특히 지도 학습(Supervised Learning)에서 목표 변수(Target Variable)와의 관계를 활용하여 인코딩을하는 방법입니다. 이 방은 단순한 레이블 인코딩(La…

RepeatedKFold RepeatedKFold(중복 K-폴드 교차 검증)는 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 교차 검증(Cross-Validation) 기법 중 하나입니다. 기존의 K-폴드 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)을 여러 번 반복하여 수행함으로써, 데이터의 분할 방식에 따른 편향(Bias)을 줄이고 모델 평가의 신…

교차 검증 기반 인코딩 개요 교차 검증 기반 인코딩(Cross-Validation Based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 고안된 고급 인코딩 기법입니다. 특히 타깃 인코딩(Target Encoding)과 같은 기법에서 발생할 수 있는 …

Time Series Cross-ValidationTime Series Cross-Validation(시계 교차 검증은 시계열 데이터 특화된 모 평가 기법, 일반적인 교차 검증(Cross-Validation) 방식이 가정하는의 독립성 동일 분포(i.d.) 조건이 시계열 데이터에서는 성립하지 않기 때문에발된 방법이다. 시계열 데이터는 시간 순에 따라 관측값이…

ShuffleSplit ShuffleSplit은 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 활용됩니다. 이…

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 전체 데이터를 효율…

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 과적합(ove…

K-Fold 타 인코딩 개요 K-Fold 타겟 인코딩(K-Fold Target Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 고급 인코 기법 중 하나로, 특히 과적합(Overfitting) 방지하기 위해계된 방법입니다. 범주형 변수의 카테고리를 해당테고리에하는 타겟 변수의 평균값으로 대체하는 타겟 인딩(Targ…

Bayesian Target Encoding 개요 베이지안 타겟 인코딩(Bayesian Target Encoding)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 사용된다. 이 기법은 단순한 타겟 인코딩(target encoding)의 주요 단점인 과적합…

Mean Encoding Encoding(평균코딩)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고 인코딩 기법 중로, 주로 지도 학습(Supervised Learning)에서 회귀 또는 분류 문제에 활용됩니다. 이 방법은 범주형 변수의 각 범주(Category)를 그 범주에 해당하는 타겟 변수(Target Variable…

교차 검증 기 인코딩 개요교차 검증 기반 인딩(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 목 변수 기반 인코(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 범주에 속하는 목표 변수(…

타겟 인코딩 개요 타겟 인코딩(Target)은 머신러닝과 데이터 과학에서 범주형 변수(categorical variable)를 수치형으로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나입니다. 이 방법은 각 범주(category)를 해당 범주에 속하는 타겟(target) 변수의 통계적 요약값(예: 평균, 중앙값 등)으로 대체함으로써, 범주형 변수와 타겟 간의 관계를 효…

타깃 인코딩 개요 타깃 인코(Target Encoding)은 범형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 주어진 범주(category)의 값이 종속 변수(target variable)에 미치는 영향을 기반으로 인코딩을 수행합니다. 이 방법은 특히 범주가 많고 희소한(high-cardinality …

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 범주형 피를 모델에…