BDA 데이터분석모델링반(ML1)

오리엔테이션

교차검증

교차검증, 임계점

이 블로그 글은 임계값 조정의 중요성을 설명하며 재현율과 정밀도 간의 관계를 다룹니다. 또한 K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘의 작동 방식과 K 값에 따른 성능 변화를 소개하고, 변수의 중요성 및 거리 계산 방법을 강조합니다.

KNN(K-Nearest Neighbors)에 대해 밑바닥부터 구현과 Sklearn 활용 방법을 다룹니다. 분류와 회귀에서 거리 측정 방식, 가중치, 하이퍼파라미터의 영향을 비교하고, 데이터 시각화를 통해 이해를 돕습니다.

이 블로그 글은 KNN 알고리즘을 사용하여 Seaborn 데이터셋에 분석해보는 과정을 다룹니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾고 이상치를 탐지하는 실습을 통해 KNN과 Nearest Neighbor의 차이 및 활용법을 쉽게 이해할 수 있습니다.

K-Means 클러스터링의 원리와 한계를 설명하며 Elbow Method와 실루엣 계수로 최적 K를 찾는 법을 제시하고, K-means 평가를 위한 군집 평가 지표도 함께 다룹니다.