분류 문제는 사전 정의 클래스 또는 그룹으로 분류 데이터를 포함합니다. 성공적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 사전 처리부터 모델의 성능을 평가하기 위해 시스템 접근을 필요로합니다. 이 문서는 프로세스에 관련된 주요 단계를 설명합니다.

데이터 사전 처리

Data preprocessing은 분석에 대한 원료를 준비합니다. 누락된 값과 중복 제거를 통해 세척 데이터를 포함합니다. 정상화 또는 스케일링 기능은 모든 변수가 모델과 동일하게 기여한다는 것을 보장합니다. 하나의 핫 인코딩을 사용하여 categorical 변수를 인코딩하고, 비-numeric 데이터를 알고리즘에 적합한 형식으로 변환합니다.

특징 선택과 공학

관련 기능을 선택하면 모델 정확도를 향상시키고 복잡성을 줄일 수 있습니다. 상관 관계 분석 또는 반복 기능 제거와 같은 기술은 중요한 변수를 식별합니다. 변환 또는 조합을 통해 새로운 기능을 만들 수도 있습니다. 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

모델 교육 및 검증

적절한 분류 알고리즘을 선택하면 문제 및 데이터 특성에 따라 다릅니다. 일반적인 모델에는 결정 나무, 지원 벡터 기계 및 병참술 회귀가 포함됩니다. 크로스 유효성 기술은 모델 안정성을 평가하고 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할하여 과감하게 방지합니다.

모델 평가

모델 성능은 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score와 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다. 컨퓨전 매트릭스는 진정한 긍정적 인, 거짓 긍정적 인, 진정한 부정적인 및 거짓 부정적인으로 상세한 통찰력을 제공합니다. 이 평가는 새로운 데이터를 분류하는 모델의 효과를 결정합니다.