머신러닝에서 차원의 저주라는 개념은 아마 대부분의 분석가들에게 익숙할 것입니다. 데이터의 차원이 증가함에 따라, 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 차원 축소와 특성 선택입니다. 이번 글에서는 주요 차원 축소 기법인 PCA와 LDA, 그리고 특성 중요도 분석에 대해 알아보겠습니다. 1. 차원 축소의 필요성 1-1. 차원의 저주 데이터의 차원이 증가할수록 그 데이터를 표현하기 위해 필요한 공간은 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 모델은 과적합될 위험이 높아지고, 학습 시간이 길어질 수 있습니다. 또한, 고차원 데이터는 시각화하기 어렵기 때문에 데이터를 이해하거나 통찰을 얻기 어렵습니다. 1-2. 차원 축소의 목적 차..
분류 알고리즘 소개: 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트
1. 서론: 분류 알고리즘의 중요성 머신러닝에서 분류 알고리즘은 데이터를 특정 카테고리로 나누는 중요한 역할을 합니다. 오늘은 대표적인 분류 알고리즘인 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 그리고 랜덤 포레스트에 대해 알아보겠습니다. 2. 로지스틱 회귀: 분류의 기본 2-1. 로지스틱 회귀의 기본 개념 로지스틱 회귀는 이름에 '회귀'라는 단어가 들어있지만, 실제로는 분류 문제에 사용되는 알고리즘입니다. 로지스틱 회귀는 데이터가 특정 범주에 속할 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 2-2. 로지스틱 회귀의 활용 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 특히 강력하며, 출력값을 확률로 해석할 수 있기 때문에 결과의 해석이 직관적입니다. 3. 의사결정 트리: 직관적인 분류 알고리즘 3-1. 의사결정 트리의 기본 구조 의사결정..