머신 러닝

머신러닝 모델의 성능은 대부분 데이터의 품질과 관련이 깊습니다. 좋은 품질의 데이터를 확보하는 것도 중요하지만, 원시 데이터(raw data)를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정, 즉 피처 엔지니어링(Feature Engineering)이 더욱 중요할 수 있습니다. 이 글에서는 피처 엔지니어링이 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 기본적인 피처 엔지니어링 기법에 대해 설명합니다. 피처 엔지니어링이란? 피처 엔지니어링은 주어진 원시 데이터를 머신러닝 모델이 효과적으로 작동할 수 있는 피처(Feature) 혹은 변수로 변환하는 과정입니다. 이 과정에는 불필요한 정보의 제거, 유용한 정보의 추출 및 변환, 그리고 모델의 학습 과정에서 더 잘 작동할 수 있도록 데이터를 조정하는 작업이 포함됩니다. 피처 ..

머신러닝에서 모델의 최적의 파라미터를 찾기 위한 효율적인 방법 중 하나는 그리드 서치(Grid Search)입니다. 이 글에서는 그리드 서치가 무엇이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 언제 사용해야 하는지에 대해 설명합니다. 그리드 서치란? 그리드 서치는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 방법 중 하나입니다. 이 방법은 지정된 하이퍼파라미터의 모든 조합을 시험해보며, 가장 좋은 성능을 내는 파라미터 조합을 찾습니다. 각각의 파라미터 조합에 대해 교차 검증을 수행하여 모델의 성능을 평가하며, 이 과정을 통해 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 작동 원리 그리드 서치는 먼저 사용자가 지정한 하이퍼파라미터의 범위나 리스트를 입력 받습니다. 예를 들어, 결정 트리 분류기에 대한 그리드 서치를 수행한다..