이진분류 모델 종류머신 러닝에서 가장 쉬운 문제인 이진 분류를 할 때 사용하는 모델을 정리해봤습니다. 이진 분류를 수행할 수 있는 모델은 다양합니다. 각 모델은 데이터와 문제의 특성에 따라 장단점이 있으며, 성능은 데이터의 분포와 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 다음은 이진 분류에 사용될 수 있는 주요 머신러닝 모델과 기법들입니다.1. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)설명: SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 클래스 간의 최대 마진을 찾는 모델입니다. 비선형 분류를 위해 커널 함수를 사용할 수 있습니다.장점: 강력한 이진 분류 성능, 고차원 데이터에 잘 작동.단점: 큰 데이터셋에 대해 훈련이 느릴 수 있음.from sklearn.svm import S..
인공지능은 현대 사회에서 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나로, 우리의 생활과 업무에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 그리고 그 핵심적인 역할을 맡고 있는 것이 바로 "머신러닝(Machine Learning)"입니다. 머신러닝은 알고리즘을 구축하는 컴퓨터 과학의 하위 분야로 최근에는 인공지능의 핵심기술로 자리잡고 있습니다. 요즘은 머신러닝으로 할 수 없는 것들도 많아지고 있는 추세지만 기본적인 베이스가 되고 있는건 변함 없습니다. 컴퓨터가 패턴을 학습하여 스스로 데이터분석과 문제를 해결하는 능력을 갖추게 된다면 얼마나 편해질까요? 데이터를 컴퓨터에게 던져주면 알아서 분석도 해주고 ppt도 만들어주고 문서도 만들어줄겁니다. 여태까지 컴퓨터로 했던 모든 것들은 이제 말이나 타이핑을 통해서 해달라고 요청하..
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