회귀문제 모델 학습 및 성능 검증 🧐

표준화, 로그 변환, RMSE, MAE

  • 주제학습 프로젝트
  • 3 시간 5 스테이지
  • 154 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

"회귀문제 모델 학습 및 성능 검증" 교재는 회귀 분석의 전 과정을 체계적으로 다루며, 특히 모델 구축, 평가 및 실전 적용에 필요한 다양한 기법을 깊이 있게 탐구합니다.

본 교육 과정은 표준화(StandardScaler)와 로그 변환(Log Transform)과 같은 데이터 전처리 기법부터 시작하여, 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 MAE(Mean Absolute Error)와 RMSE(Root Mean Squared Error) 지표의 중요성을 강조합니다. 학습 과정에서는 실제 train 데이터셋을 학습용과 검증용으로 분리하여 모델을 구축하고, 예측 및 성능 검증을 수행함으로써, 이론과 실습을 통해 회귀 분석의 깊은 이해를 목표로 합니다. 또한, 최종적으로는 test 데이터셋을 사용하여 모델의 실제 성능을 검증하고, 이를 통해 회귀 모델을 실전 대회 데이터에 적용하는 전략을 배울 수 있습니다.

이 과정을 통해 학습자는 데이터 분석 및 모델링의 기본기를 탄탄히 다지고, 회귀 분석을 통한 예측 문제 해결에 필요한 실질적인 능력을 갖추게 될 것입니다.

학습 목표


스테이지 1: 회귀 모델링을 위한 데이터 표준화

이 단계에서는 회귀 모델링 과정에서 데이터 표준화의 중요성을 학습합니다. 데이터의 다양한 피처들이 갖는 값의 범위 차이로 인해 발생할 수 있는 문제점을 이해하고, 이를 해결하기 위한 표준화(StandardScaler) 기법의 원리와 적용 방법을 배웁니다.

스테이지 2: 로그 변환의 이해와 적용

이 단계에서는 회귀 분석에서 종종 사용되는 로그 변환(Log Transform)에 대해 학습합니다. 로그 변환의 목적과 로그 변환이 데이터에 미치는 영향을 이해하고, 왜곡된 데이터 분포를 보정하여 모델의 성능을 개선하는 방법을 배웁니다.

스테이지 3: train_test_split을 활용한 데이터 분할

이 단계에서는 데이터셋을 훈련 세트와 검증 세트로 분할하는 train_test_split 함수의 사용 방법을 배웁니다. 데이터 분할의 중요성과 검증 세트를 사용하는 목적을 이해하며, 실제 데이터셋에 함수를 적용해보는 실습을 통해 모델의 일반화 능력을 평가하는 방법을 학습합니다.

스테이지 4: RMSE와 MAE로 회귀 모델 성능 측정

이 단계에서는 회귀 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 두 가지 주요 지표인 RMSE(Root Mean Squared Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 학습합니다. 각 지표가 모델의 예측 오차를 어떻게 측정하는지 이해하고, 실제 데이터셋에 적용하여 모델의 성능을 평가하는 실습을 수행합니다.

스테이지 5: 실전 대회 데이터로 회귀 모델 예측/제출

이 단계에서는 실전 대회와 같은 환경에서 회귀 모델을 구축하고, 예측 결과를 제출하는 전체 과정을 경험합니다. 학습한 데이터 전처리 기법과 모델링 방법을 적용하여 실전 대회 데이터셋에 대한 예측을 수행하고, 예측 결과를 제출 파일 형식에 맞게 준비하는 방법을 배웁니다. 이 과정을 통해, 데이터 분석 대회 참가를 위한 실질적인 준비와 실력 향상의 기회를 얻게 됩니다.

필수 선행 학습 📖

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 5 개

1. 회귀(Regression) 모델링을 위한 데이터 표준화(StandardScaler)
2. 로그 변환(Log transform)의 이해와 적용
3. train_test_split을 활용한 데이터 분할
4. RMSE와 MAE로 회귀 모델 성능 측정
5. 실전 대회 데이터로 회귀 모델 예측/제출
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내 학습 진도

1. 회귀(Regression) 모델링을 위한 데이터 표준화(StandardScaler)
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