728x90 반응형 전체 글113 [Pandas] Join Pandas Join: 데이터프레임 합치기의 모든 것파이썬을 사용해 데이터 분석을 하다 보면, 두 개 이상의 데이터프레임(DataFrame)을 합쳐야 할 때가 많습니다. 이럴 때 매우 유용하게 사용할 수 있는 기능이 바로 Pandas의 join() 입니다. 이번 글에서는 pandas join에 대해 개념부터 사용법, 다양한 예시까지 최대한 자세히 설명해보겠습니다.Pandas Join이란?join()은 두 개의 데이터프레임을 특정 컬럼(또는 인덱스)을 기준으로 병합(Merge) 하는 기능입니다. 기본적으로 SQL의 JOIN과 비슷한 동작을 하며, 다양한 유형의 조인(inner, left, right, outer)을 지원합니다.join() 메서드는 주로 인덱스를 기준으로 데이터를 합치기 때문에, 컬럼을 기준.. 2025. 4. 20. Markdown 문서 내부 링크 이동 Markdown 문서 내부 링크 이동 방법Markdown은 간단하고 직관적인 문서 작성 언어로, 깔끔한 문서 구조를 만드는 데 매우 유용합니다. 그 중에서도 "문서 내부 링크" 기능은 긴 문서나 여러 섹션이 있는 글을 작성할 때 독자가 원하는 부분으로 빠르게 이동할 수 있도록 해줍니다. 이 글에서는 Markdown에서 문서 내부 링크를 생성하고 활용하는 방법을 아주 자세히 설명합니다.Markdown 내부 링크란?Markdown 내부 링크란, 한 문서 안에서 다른 부분(특정 제목이나 섹션)으로 이동할 수 있는 하이퍼링크를 말합니다. 이를 통해 긴 글이나 기술 문서에서 독자가 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.예를 들어, "3번 섹션으로 가고 싶다"고 할 때, 클릭 한 번으로 바로 이동할 수 .. 2025. 4. 17. [Pandas] MultiIndex Pandas는 강력한 데이터 분석 도구로 잘 알려져 있으며, 그 중에서도 MultiIndex는 복잡한 데이터 구조를 깔끔하게 표현할 수 있는 기능입니다.이 포스트에서는 Pandas MultiIndex의 개념부터 생성, 활용, 주의사항까지 한 번에 정리해드립니다. 데이터 분석에 있어 꼭 알아야 할 핵심 기능이에요!1. MultiIndex란?MultiIndex는 Pandas에서 2단계 이상의 인덱스를 갖는 계층형 인덱스 구조입니다.엑셀에서 피벗 테이블을 만들면 생기는 다단계 열 구조를 떠올리면 이해가 쉬워요.예를 들어, 아래처럼 회사명과 연도를 인덱스로 가진 데이터를 생각해볼 수 있습니다.CompanyYearSalesA2020100A2021110B2020200B2021210이 데이터를 MultiIndex로 .. 2025. 4. 16. 머신러닝에서 L1, L2 규제 머신러닝 모델을 만들다 보면 종종 “과적합(overfitting)”이라는 문제를 마주하게 됩니다.학습 데이터에는 잘 맞지만, 실제 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상이죠.이런 과적합을 방지하기 위한 대표적인 기법 중 하나가 바로"정규화(Regularization)", 그 중에서도 L1, L2 규제입니다.이번 글에서는 L1, L2 규제가 무엇인지, 어떤 차이가 있는지,그리고 실제로 어떻게 적용하는지를 정리해보겠습니다.왜 규제가 필요한가요?머신러닝 모델은 보통 다음과 같은 손실 함수(Loss Function)를 최소화하려고 학습합니다:Loss = 예측값과 실제값의 차이하지만 모델이 너무 복잡하거나 파라미터가 너무 많으면학습 데이터에만 지나치게 최적화되어테스트 데이터에서는 성능이 떨어질 수 있어요.이를 방지하기.. 2025. 4. 13. 분류 vs 회귀 모델 평가 지표 머신러닝 모델을 만들었는데,"정확도가 90%인데도 결과가 이상해요.""이 문제는 accuracy보다 recall이 중요하지 않나요?""roc_auc_score는 무슨 뜻이죠?"이런 질문들, 한 번쯤 들어보셨을 거예요.오늘은 머신러닝과 딥러닝 모델을 만들 때 반드시 알아야 하는모델 평가 지표(Metric)에 대해 제대로 정리해볼게요.특히 accuracy_score, roc_auc_score, r2_score, mean_squared_error 등각 지표가 분류(Classification)와 회귀(Regression) 중 어디에 쓰이는지를 중심으로 설명드릴게요.왜 평가 지표가 중요할까?우리는 모델을 학습시키고 난 뒤 반드시 평가해야 합니다.모델이 얼마나 잘 맞췄는지, 실제 상황에서 유용한지를 판단해야 하기 .. 2025. 4. 13. 원핫 인코딩(One-Hot Encoding) 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)머신러닝이나 딥러닝을 공부하다 보면 자주 접하게 되는 개념 중 하나가 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)입니다. 데이터 전처리 단계에서 범주형 데이터를 숫자로 바꿔야 할 때 유용하게 사용되죠. 이 글에서는 원핫 인코딩이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 어떻게 디코딩하는지까지 한 번에 정리해드립니다.원핫 인코딩이란?원핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터를 이진 벡터(binary vector)로 표현하는 방법입니다.예를 들어, 다음과 같은 카테고리가 있다고 해봅시다:['사과', '바나나', '포도']이를 원핫 인코딩하면 아래와 같이 표현됩니다:과일원핫 벡터사과[1, 0, 0]바나나[0, 1, 0]포도[0, 0, 1]즉, 하나의 값만 1.. 2025. 4. 13. 머신러닝에서의 정규화(Regularization) 머신러닝에서의 정규화(Regularization)란?머신러닝 모델을 처음 접할 때는 데이터에 잘 맞는 모델을 만드는 것이 중요하다고 생각하기 쉽습니다.하지만 실제 문제에선 훈련 데이터에만 너무 잘 맞는 모델은 과적합(overfitting) 되기 쉽고,새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어질 수 있습니다.이때 등장하는 핵심 개념이 바로 정규화(Regularization) 입니다.1. 정규화의 정의정규화(Regularization)는 머신러닝 모델이 너무 복잡해지는 것을 방지하고,과적합을 줄이기 위해 패널티를 추가하는 방법입니다.간단히 말하면, 모델이 너무 자유롭게 학습하지 않도록 일정한 제약을 거는 것입니다.2. 왜 정규화가 필요한가요?모델이 너무 복잡하면 훈련 데이터에는 잘 맞지만, 테스트 데이터에는 성.. 2025. 4. 9. 메모리 속도 확인 MT/s vs MHz — 메모리 속도 단위, 뭐가 다르고 뭘 봐야 할까?컴퓨터 부품 정보를 확인하다 보면, 특히 메모리(RAM) 관련해서 자주 보이는 단위가 있습니다. 바로 MT/s와 MHz입니다. 얼핏 보면 비슷한 숫자인데, 도대체 뭐가 다른 걸까요?이 글에서는 이 두 단위의 정확한 의미와 차이점, 실사용자 입장에서 어떤 걸 기준으로 봐야 하는지를 자세히 설명해드리겠습니다.MT/s와 MHz의 기본 개념부터 이해하자MHz (메가헤르츠)란?MHz는 "메가헤르츠(Megahertz)"의 약자로, 초당 몇 번의 클럭(진동)이 일어나는지를 나타내는 단위입니다.즉, 1MHz는 1초에 100만 번의 주기가 있다는 뜻입니다.컴퓨터 부품에서 MHz는 주로 클럭 속도(Clock Speed)를 표현하는 데 사용되며, CPU.. 2025. 4. 8. 데이터 변환 머신러닝 모델에서 "데이터 전처리"는 성능을 좌우하는 중요한 과정입니다.그 중에서도 특성 스케일링(feature scaling)과 로그 변환(log transform)은 모델 학습 효율을 높이는 데 필수적인 기법입니다.이번 글에서는 StandardScaler, MinMaxScaler, 로그 변환에 대해 간단한 이론과 실전 코드 예제를 함께 소개합니다.1. 왜 데이터 스케일링이 필요할까?머신러닝 알고리즘은 숫자의 절대적인 크기에 영향을 받을 수 있습니다.예를 들어, 거리 기반 알고리즘(k-NN, SVM), 경사 하강법 기반 알고리즘(선형 회귀, 로지스틱 회귀 등)은 특성 간의 단위 차이가 클 경우 제대로 학습되지 않습니다.이 문제를 해결하기 위해 특성값을 일정한 범위나 분포로 조정하는 과정이 바로 스케일링.. 2025. 4. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음 728x90 반응형
