※ 앙상블 학습의 힘: 다양한 모델을 결합하여 예측 성능 향상 앙상블 학습(Ensemble Learning)은 머신러닝에서 여러 모델을 결합하여 단일 모델보다 우수한 성능을 얻는 강력한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 다양한 모델의 다양성을 활용하여 예측 정확도를 향상시키고 모델이 갖는 개별적인 약점을 상쇄함으로써 높은 일반화 성능을 달성합니다. 1. 앙상블 학습의 기본 아이디어 앙상블 학습은 다수의 모델을 결합함으로써 전체 성능을 향상시키는 아이디어에 기반하고 있습니다. 이는 "지형 합리성"(Wisdom of the Crowd)이라고도 불리며, 여러 의견을 종합하면 단일 의견보다 높은 정확도를 얻을 수 있다는 개념을 반영합니다. 머신러닝에서는 이 아이디어를 활용하여 모델 간의 상호 보완성을 극대화하고 ..

※ 클러스터링과 차원 축소: 머신러닝으로 데이터를 효과적으로 다루는 방법 클러스터링과 차원 축소는 머신러닝에서 데이터를 효과적으로 다루고 이해하는 핵심적인 기법들 중 하나로, 이들은 데이터의 복잡성을 줄이고 패턴을 발견하기 위해 사용됩니다. 이 두 기법은 각각 데이터의 그룹을 찾거나 데이터의 차원을 축소하여 유용한 정보를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 1. 클러스터링(Clustering): 데이터의 그룹화 클러스터링은 데이터를 서로 비슷한 특성을 갖는 그룹으로 나누는 기술입니다. 비슷한 특성을 갖는 데이터끼리 묶어 그룹을 형성하면 데이터를 이해하고 분석하기가 훨씬 쉬워집니다. K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등 다양한 클러스터링 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 고객 구매 기록..