TaeKyoung's Study Blog

1.  데이터 셋1) Training Set모델을 학습시키는 용도Train Set에 대해서 Gradient Descent하여 Loss를 최소화시키는 모델의 weight 최적화2) Validation Set모델의 성능 평가와 Hyper Parameter를 Tuning하는데 쓰이는 데이터셋Train Set에 대해 Overfitting되는 것을 방지하기 위해 사용3) Test Set검증 단계에서 선택한 최적의 모델의 최종 성능을 평가하는데 사용Hyper Parameter Tuning을 과도하게 적용하는 경우 Validation Set에 대해 unintentional overfitting 발생할 수 있다. 2. Overfitting Overfitting(과적합)이란 Unseen Data에 대해서 모델이 일반화되..

사이킷런$($Scikit-Learn$)$ 라이브러리 사이킷런 라이브러리는 파이썬 기반 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다. 다양한 머신러닝 알고리즘과 API 등을 제공하기 때문에 비교적 쉽고 편리하게 사용할 수 있다는 장점 때문에 데이터 분석가들 사이에서 인기가 있다. 사이킷런 머신러닝 워크플로우 데이터 수집 : 필요한 데이터를 모으고 저장하는 단계 데이터 전처리 : 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 단계, $($이상치 제거, 결측치 제거, 정규화, 인코딩 등$)$ 모델 훈련 및 학습 : 전처리된 데이터를 활용해 알고리즘을 학습시키는 단계, 필요에 따라 하이퍼 파라미터 조정 모델 성능 평가 : 학습된 모델의 성능을 평가하는 단계, 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 등의..