서론 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 예측 모델 개발은 과거 및 현재의 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 모델을 만드는 과정입니다. 이 과정은 주로 세 가지 단계로 이루어집니다: '모델 학습', '모델 성능 개선', 그리고 '성능 평가'.
이 단계들은 각각 다음과 같은 중요한 개념을 포함하고 있습니다. '모델 학습': 이 단계에서는 알고리즘이 데이터로부터 학습하게 됩니다.
이 과정에서 사용되는 핵심 개념은 '특성'과 '타겟'입니다. '특성'은 예측을 위해 사용되는 입력 변수를 의미하며, '타겟'은 예측하려는 결과 변수를 의미합니다.
'모델 성능 개선': 이 단계에서는 '과적합'과 '하이퍼파라미터 최적화'와 같은 개념이 중요합니다. '과적합'은 모델이 학습 데이터에 너.....
