교차 검증과 최적 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 성능 평가

교차 검증은 모델의 일반화 능력을 평가하는 기법으로, 데이터를 여러 부분으로 나누어 일부는 훈련에, 나머지는 검증에 사용하는 방식입니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 평가할 수 있습니다. 교차 검증의 한 방법으로 널리 사용되는 GridSearchCV는 다양한 하이퍼파라미터의 조합을 시험하여 최적의 조합을 찾아내는 방법입니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최대화하기 위해 모델의 설정 값을 조정하는 과정입니다.

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결정트리(decision tree),Random Forest,불순도,KNN 학습

1. 결정트리(decision tree) 알고리즘 1-1. 결정트리란? 1-2. CART 알고리즘 1-3. 노드 분할 기준 1-4. 균일도 측정 방법 2. 결정트리 만들기 2-1. 결정트리 만들고 결정경계 확인하기 2-2. 결정트리 확인하기 2-3. max_dept 주기 2-4. feature_importances_ 2-5. min samples split 걸기 2-6. 결정트리의 장점 3. 불순도 3-1. 지니 불순도(Gini Impurity) 3-2. 엔트로피(Entropy) 3-3. 분류 오류(Misclassification Error) 3-4. 시각화

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SMART 질문

SMART 질문이란 S – 구체성(Specific) M – 측정 가능성(Measurable) A – 행동 지향성(Action-oriented) R – 관련성(Relevant) T – 시간 제한성(Time-bound) 질문이 구체적인가요? 문제를 다루나요? 맥락이 있나요? 필요한 정보를 많이 찾을 수 있나요? 질문을 통해 측정 가능한 답을 얻을 수 있나요? 질문을 통해 몇 가지 유형의 실행 계획을 고안하는 데 도움이 되는 정보를 얻을 수 있나요?

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Flask 설치 및 실행

플라스크(Flask)는 가볍고 유연한 웹 프레임워크로, 파이썬(Python) 언어를 기반으로 합니다. 1. 플라스크 설치 1-1. 가상환경 설치 1-2. 가상환경 실행 1-3. 모듈 설치 1-4. Flask 실행 1-5. 가상환경 자동으로 들어가기 2. 프로젝트 구조 설정 2-1. test 폴더로 __init__ 실행 2-2. views 폴더에서 blueprint 만들기 3. ORM 생성 3-1. orm 설치하기 3-2. 설정 파일 추가하기 3-3. ORM 적용하기

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Docker 기초(1): 도커 실행

Docker를 사용하여 웹 서버를 실행하고, 커스터마이징하는 방법을 안내합니다. 1. 도커란 2. 도커 적용 및 실행 3. Nginx 홈페이지 커스터마이징: docker-desktop에서 작업하기 터미널에서 작업하기 4. 우분투에서 도커 감지 및 모니터링 모니터링 하는 방법 5. Docker 컨테이너나 이미지의 세부 정보를 확인하기

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