서론 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 이를 위해 데이터의 특성을 분석하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델의 성능을 향상시키는 등의 과정이 필요합니다.
본문에서는 이런 과정들을 자세히 설명하고 있습니다. 먼저, 데이터를 이해하는 것이 중요합니다.
데이터의 특성을 파악하기 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행합니다. 이 과정에서 데이터의 기본 정보와 통계량을 확인하며, 데이터 분포와 각 특성 간의 관계를 시각화하여 분석합니다.
다음으로, 적합한 모델을 선택하고 학습합니다. 이때 모델 선택은 문제의 특성과 데이터의 특성에 따라 달라집니다.
본문에서는 아이리스 품종 분류 문제를 다루며, 이 문제에 적합한 모델로 결정 트리 기반의 Rando.....
