교차검증2 머신러닝 기초: 교차검증 기법의 모든 것 머신러닝 기초: 교차검증 기법의 모든 것머신러닝 모델을 개발할 때 가장 중요한 질문 중 하나는 "이 모델이 새로운 데이터에서도 잘 작동할까?"입니다. 이 질문에 대한 답을 찾기 위한 핵심 기법이 바로 교차검증(Cross-Validation)입니다. 오늘은 머신러닝에서 모델의 성능과 일반화 능력을 평가하는 데 필수적인 교차검증에 대해 알아보겠습니다. 교차검증이란 무엇인가?교차검증은 머신러닝 모델의 성능을 평가하고 일반화 능력을 측정하기 위해 데이터셋을 여러 부분으로 나누어 반복적으로 학습 및 평가하는 통계적 방법입니다. 간단히 말해, 모델이 보지 못한 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 확인하는 체계적인 방법입니다.이 기법은 단순히 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 한 번 나누는 대신, 여러 번의 분할.. 2025. 3. 8. 회귀분석: 다항 회귀와 비선형 관계 모델링 회귀분석의 진화: 다항 회귀와 비선형 관계 모델링데이터 분석과 예측 모델링의 세계에서 선형 회귀는 기본적인 도구지만, 많은 실제 현상은 단순한 직선 관계를 넘어선 복잡한 패턴을 보입니다. 이러한 비선형 관계를 효과적으로 포착하기 위해 '다항 회귀(Polynomial Regression)'와 다양한 비선형 모델링 기법이 발전해왔습니다. 오늘은 다항 회귀의 개념, 다양한 비선형 모델링 방법, 그리고 이들의 장단점과 응용 사례에 대해 살펴보겠습니다.다항 회귀란 무엇인가?다항 회귀는 선형 회귀의 확장으로, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 곡선 형태로 모델링합니다. 선형 회귀가 직선 관계만 표현할 수 있는 반면, 다항 회귀는 2차 곡선, 3차 곡선 등 더 복잡한 곡선 관계를 표현할 수 있습니다.쉽게 설명하자면.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
