머신러닝3 머신러닝 회귀모델 : Linear Regression, RandomForest,Xgboost 🔍 회귀(Regression) 분석과 실제 서비스화 🌟🔹Regression 란?회귀는 결과값(타겟)이 연속적인 수치로 표현되는 문제를 해결하기 위한 머신러닝 방법입니다.예를 들어, 직원의 경력을 바탕으로 연봉을 예측하거나 주택의 크기로 가격을 예측하는 문제가 이에 해당합니다. 머신러닝을 활용하여 경력이 주어졌을때 연봉을 예측하는 모델을 만드는 방법을 단계별로 설명해 보겠습니다. 🛠️ 데이터 처리 단계데이터를 회귀 모델에 활용하기 위해 아래와 같은 전처리 과정이 필요합니다.📌 NaN비어있는 데이터 확인데이터셋에서 결측값(Missing Values)이 있는지 확인하고, 이를 처리해야 합니다.isna() 함수로 결측값을 확인합니다.결측값이 많다면 특정 값으로 대체하거나 제거해야 합니다.📌 데.. 2025. 1. 27. 머신러닝 분류(Classification) 모델 만들기: 구매 예측 모델 예시 머신러닝을 활용하여 "구매할 것인가, 안 할 것인가"를 예측하는 모델을 만드는 방법을 단계별로 설명해 보겠습니다. 1. 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기먼저 머신러닝 작업을 위해 필요한 라이브러리인 sklearn을 설치합니다. 이를 통해 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다.pip install scikit-learn다음으로 Python에서 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model imp.. 2025. 1. 27. 머신러닝(Machine Learning)이란? 1. 🔧 머신러닝이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 문제의 특성과 데이터에 따라 크게 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다:🔬 1.1 지도 학습(Supervised Learning)정의: 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방식.종류:회귀(Regression): 연속적인 값을 예측. 예: 집값, 주가 예측분류(Classification): 데이터를 특정 클래스로 분류. 예: 스팸 이메일 필터링, 질병 진단.특징 회귀(Regression) 분류(Classification)예측 값연속적인 숫자 (예: 가격, 온도)이산적인 값 (예: 스팸/정상)목표입력과 .. 2025. 1. 26. 이전 1 다음
