머신러닝 기법
부스팅 알고리즘은 머신러닝에서 모델의 예측 성능을 극대화하는 중요한 기법입니다. 이를 통해 여러 약한 학습기(weak learner)를 조합하여 보다 강력한 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 부스팅은 주로 분류 문제에 활용되며, 성능 향상에 효과적입니다. 대표적인 부스팅 알고리즘에는 AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost 등이 있습니다. 본 포스팅에서는 부스팅 알고리즘의 개념과 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
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.
로지스틱 회귀는 데이터에서 이진 분류 문제를 해결하는 데 효과적인 지도 학습 알고리즘입니다. 이 방법은 종속 변수가 범주형일 때 사용되며, 확률을 예측하여 결과를 해석하는 데 강점을 보입니다. 로지스틱 회귀의 주요 목표는 예측 정확도를 높이는 것으로, 이를 위해 변수 선택 및 모델 평가 기법이 중요합니다. 다양한 정규화 기법을 통해 과적합을 방지하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 본 포스팅에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념과 함께 예측 정확도를 높이는 전략을 다룰 것입니다.
다중 선형 회귀는 여러 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 회귀 알고리즘입니다. 이 기법은 머신러닝의 지도 학습 분류에 속하며, 변수 간의 관계를 모델링하여 예측력을 향상하는 데 사용됩니다. 다중 선형 회귀는 단순 선형 회귀의 확장으로, 여러 요인을 동시에 고려할 수 있습니다. 모델의 추정된 계수는 각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 기여도를 나타내며, 이를 통해 데이터 분석가와 연구자들은 복잡한 데이터를 이해하고 예측할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 다중 선형 회귀의 기본 개념과 활용 사례를 소개합니다.