과적합
차원 축소는 머신러닝에서 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 데이터의 이해도를 높이는 중요한 기법입니다. 이를 통해 데이터 분석의 효율성을 향상시키고, 과적합(overfitting) 문제를 줄일 수 있습니다. 다양한 기법이 존재하지만, 주성분 분석(PCA)과 t-SNE가 대표적입니다. 이 방법들은 데이터의 주요 특징을 포착하고 시각화하는 데 유용합니다. 따라서 차원 축소는 피처 엔지니어링 과정에서 필수적인 역할을 합니다.
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측의 정확도를 높이는 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 기법은 특히 분류 문제에 효과적이며, 각 트리의 예측 결과를 평균화하여 최종 결정을 내립니다. 랜덤 포레스트는 과적합(overfitting)의 위험을 낮추고, 더 나은 일반화 성능을 보여줍니다. 또한, 변수 중요도를 평가하는 기능이 있어 데이터 분석에 유용합니다. 이러한 특성 덕분에 랜덤 포레스트는 실무에서도 널리 활용되고 있습니다.
의사결정트리는 머신러닝의 대표적인 분류 알고리즘으로, 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 데 효과적입니다. 이 알고리즘은 데이터의 특징을 기반으로 트리 구조를 형성하여, 각 분기점에서 최적의 질문을 제시합니다. 쉽게 이해할 수 있는 시각적 형태로 결과를 도출할 수 있어 데이터 분석에 유용합니다. 또한, 의사결정트리는 직관적이므로 비전문가도 결과를 해석하기 쉽습니다. 본 포스팅에서는 의사결정트리의 개념과 적용 사례를 살펴보겠습니다.
릿지 회귀는 과적합 문제를 해결하고 모델의 예측력을 향상시키기 위해 사용되는 회귀 알고리즘입니다. 이 방법은 L2 정규화를 통해 회귀 계수를 제어하여 모델의 복잡성을 줄입니다. 릿지 회귀는 다중공선성 문제를 효과적으로 처리하며, 높은 차원의 데이터에서도 안정적인 성능을 보입니다. 데이터 분석 및 예측의 다양한 분야에서 널리 활용되며, 특히 변수가 많은 경우에 유용합니다. 본 글에서는 릿지 회귀의 원리와 적용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.