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파이썬 머신러닝에서 과적합과 과소적합 대처 방법 파이썬 머신러닝 모델 과적합 & 과소적합 해결 전략: 완벽 가이드머신러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 흔히 마주치는 문제 중 하나가 바로 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)입니다. 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아 새로운 데이터에 대해서는 예측 성능이 떨어지는 현상을 과적합이라고 하며, 반대로 훈련 데이터에 제대로 학습하지 못해 새로운 데이터에도 예측 성능이 좋지 않은 경우를 과소적합이라고 합니다. 과적합과 과소적합은 머신러닝 모델의 성능을 저해하는 주요 원인이기 때문에 이를 해결하는 것이 매우 중요합니다. 이 글에서는 파이썬 머신러닝에서 과적합과 과소적합을 진단하고 해결하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.1, 과적합과 과소적합: 개념 이해1.1 과적합 (Overfitti.. 2024. 11. 7.
파이썬 fixtures: 테스트 설정 및 정리 간소화 파이썬 픽스처: 테스트 설정 및 정리의 마법 주문소프트웨어 개발에서 테스트는 필수적인 과정입니다. 하지만 테스트를 위한 환경 설정과 정리는 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업이 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하고 테스트를 효율적으로 관리하기 위해 파이썬은 픽스처(fixture)라는 강력한 도구를 제공합니다.픽스처: 테스트 환경의 마법사픽스처란 테스트 실행 전 설정하고 실행 후 정리하는 코드 블록을 의미합니다. 픽스처를 사용하면 테스트 함수에서 필요한 데이터, 객체, 환경 변수를 쉽게 설정하고 테스트 후 간편하게 정리할 수 있습니다. 마치 마법 주문처럼 테스트 환경을 자동으로 관리해 주는 셈입니다.픽스처의 혜택: 테스트를 위한 마법 공식픽스처는 테스트 코드를 더욱 효율적이고 안정적으로 만드는 여러 가지.. 2024. 11. 6.
Matplotlib으로 애니메이션 그래프 생성하기 Matplotlib을 활용한 애니메이션 그래프 제작: 시각적으로 흥미로운 데이터 표현법데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 표현하는 데 필수적인 요소입니다. 특히 애니메이션 그래프는 데이터의 변화를 시간에 따라 시각적으로 보여주어 데이터의 패턴과 트렌드를 더욱 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 파이썬의 강력한 시각화 라이브러리인 Matplotlib을 이용하여 애니메이션 그래프를 만드는 방법을 상세히 설명합니다.1, Matplotlib 소개: 데이터 시각화의 강력한 도구Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 다양한 종류의 차트와 그래프를 생성하는 데 사용됩니다. Matplotlib을 사용하면 다양한 그래픽 유형, 스타일, 색상, 레이블.. 2024. 11. 6.
파이썬 모듈과 패키지: 개발 효율성과 생산성 향상하기 파이썬 모듈과 패키지: 개발 효율성과 생산성을 높이는 강력한 도구파이썬은 그 유연성과 강력한 기능으로 다양한 분야에서 사랑받는 프로그래밍 언어입니다. 하지만 복잡한 프로젝트를 진행하다 보면 코드 관리에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이때 파이썬 모듈과 패키지는 코드를 효율적으로 구성하고 재사용하여 개발 효율성과 생산성을 향상시키는 강력한 도구가 됩니다.1, 파이썬 모듈: 코드의 재사용성을 높이는 기본 단위파이썬 모듈은 하나의 파이썬 파일(.py)로 구성되어 있으며, 특정 기능이나 데이터를 담고 있습니다. 모듈을 사용하면 코드를 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있어 개발 시간을 단축하고 코드의 일관성을 유지할 수 있습니다.1.1 모듈 사용 예시pythonmath 모듈을 불러와 사용하는 예시import ma.. 2024. 11. 6.
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