데이터과학1 길잡이 머신러닝 모델 - 쉽게 이해하는 방법과 활용 방법 1. 머신러닝 모델 소개 선형 회귀(Linear Regression): 연속적인 값을 예측하는 데 사용되는 모델이며, 가장 간단한 형태의 머신러닝 모델이다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류 문제에 적합한 모델로, 확률을 나타내는데 사용된다. 의사 결정 트리(Decision Tree): 의사 결정을 나무 구조로 표현한 모델로, 규칙을 단순하고 직관적으로 표현할 수 있다. 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 결정 트리를 조합한 앙상블 모델로, 과적합을 줄이고 정확도를 높이는데 효과적이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine): 초평면을 이용하여 분류하는 모델로, 고차원 데이터에서 성능이 우수하다. 2. 머신러닝 모델 이해.. 2024. 6. 9. 이전 1 다음