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머신러닝은 다양한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 선택할 수 있는 모델이 너무 많아서 어떤 것이 적합한지 아는 것이 번거로울 수 있습니다.
이 문서의 요약은 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 기계 학습 모델을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.
1. 해결하려는 문제를 결정합니다.
첫 번째 단계는 해결하려는 문제를 결정하는 것입니다: 회귀, 분류 또는 클러스터링 문제인지 선택 범위를 좁히고 선택할 모델 유형을 결정할 수 있습니다.
어떤 유형의 문제를 해결하고 싶나요?
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분류 문제: 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 분류기, 랜덤 포레스트 분류기, SVM(지원 벡터 머신), 나이브 베이즈 분류기 또는 신경망.
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클러스터링 문제: k-는 클러스터링, 계층적 클러스터링 또는 DBSCAN을 의미합니다.
2. 데이터 세트의 크기와 성격을 고려하십시오.
a) 데이터 세트의 크기
데이터 세트가 작다면 선형 회귀와 같이 덜 복잡한 모델을 선택하십시오. 더 큰 데이터 세트의 경우 랜덤 포레스트 또는 딥 러닝과 같은 더 복잡한 모델이 적합할 수 있습니다.
데이터 세트의 크기를 결정하는 방법:
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대규모 데이터 세트(수천 ~ 수백만 행): 그래디언트 부스팅, 신경망 또는 딥 러닝 모델.
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소규모 데이터 세트(행 1000개 미만): 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 또는 나이브 베이즈.
b) 데이터 마킹
데이터에는 미리 결정된 결과가 있지만 레이블이 지정되지 않은 데이터에는 그렇지 않습니다. 데이터에 레이블이 지정되면 일반적으로 로지스틱 회귀 또는 의사결정 트리와 같은 지도 학습 알고리즘이 사용됩니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터에는 k-평균 또는 주성분 분석(PCA)과 같은 비지도 학습 알고리즘이 필요합니다.
c) 특성의 성격
기능이 범주형인 경우 의사결정 트리나 Naive Bayes를 사용할 수 있습니다. 수치 특성의 경우 선형 회귀 또는 SVM(지원 벡터 머신)이 더 적합할 수 있습니다.
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분류 기능: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈.
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수치적 특징: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신, 신경망, k-평균 클러스터링.
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혼합 기능: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신, 신경망.
d) 순차적 데이터
시계열 또는 자연어와 같은 순차 데이터를 처리하는 경우 순환 신경망(rnn) 또는 장단기 메모리(LSTM), 변환기 등을 사용해야 할 수 있습니다.
e) 누락된 값
의사결정 트리, 랜덤 포레스트, k-평균 클러스터링 등 사용할 수 있는 결측값이 많이 있습니다. 누락된 값이 잘못된 경우 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신 및 신경망을 고려할 수 있습니다.
3. 해석 가능성과 정확성 중 어느 것이 더 중요합니까?
일부 기계 학습 모델은 다른 기계 학습 모델보다 해석하기가 더 쉽습니다. 모델 결과를 설명해야 하는 경우 의사결정 트리 또는 로지스틱 회귀와 같은 모델을 선택할 수 있습니다. 정확성이 더 중요하다면 랜덤 포레스트나 딥 러닝과 같은 더 복잡한 모델이 더 적합할 수 있습니다.
4. 불균형 카테고리
불균형 클래스를 다루는 경우 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신 또는 신경망과 같은 모델을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터의 결측값 처리
데이터 세트에 누락된 값이 있는 경우 KNN(K-Nearest Neighbors) 또는 의사결정 트리와 같은 누락된 값을 처리할 수 있는 모델이나 대치 기술을 고려할 수 있습니다.
5. 데이터 복잡성
변수 사이에 비선형 관계가 있을 수 있는 경우 신경망이나 지원 벡터 머신과 같은 더 복잡한 모델을 사용해야 합니다.
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낮은 복잡성: 선형 회귀, 로지스틱 회귀.
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중간 복잡성: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈.
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높은 복잡성: 신경망, 지원 벡터 머신.
6. 속도와 정확성의 균형
속도와 정확도 간의 균형을 고려하려는 경우 모델이 복잡할수록 속도는 느려질 수 있지만 정확도는 더 높아질 수도 있습니다.
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속도가 더 중요합니다. 의사결정 트리, Naive Bayes, 로지스틱 회귀, k-평균 클러스터링.
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정확성이 더 중요합니다: 신경망, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신.
7. 고차원 데이터와 노이즈
고차원 데이터나 노이즈가 있는 데이터를 처리하려면 차원 축소 기술(예: PCA)이나 노이즈를 처리할 수 있는 모델(예: KNN 또는 의사 결정 트리)을 사용해야 할 수 있습니다.
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저잡음: 선형 회귀, 로지스틱 회귀.
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중간 정도의 노이즈: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, k-평균 클러스터링.
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높은 노이즈: 신경망, 서포트 벡터 머신.
8. 실시간 예측
실시간 예측이 필요한 경우 의사결정 트리나 서포트 벡터 머신과 같은 모델을 선택해야 합니다.
9. 이상값 처리
데이터에 이상값이 많으면 svm이나 Random Forest와 같은 강력한 모델을 선택할 수 있습니다.
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이상값에 민감한 모델: 선형 회귀, 로지스틱 회귀.
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매우 강력한 모델: 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신.
10. 배포 난이도
모델의 궁극적인 목표는 온라인으로 배포하는 것이므로 배포의 어려움이 최종 고려 사항입니다.
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 등과 같은 일부 단순 모델은 모델 크기가 작고 복잡성이 낮으며 계산 오버헤드가 낮기 때문에 프로덕션 환경에 비교적 쉽게 배포할 수 있습니다. 대규모, 고차원, 비선형 및 기타 복잡한 데이터 세트에서는 이러한 모델의 성능이 제한될 수 있으며 신경망, 지원 벡터 머신 등과 같은 고급 모델이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 및 음성 인식과 같은 영역에서는 데이터 세트에 광범위한 처리 및 전처리가 필요할 수 있으며 이로 인해 모델 배포가 더 어려워질 수 있습니다.
요약하다
올바른 기계 학습 모델을 선택하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 특정 문제, 데이터, 속도, 해석 가능성, 배포 등을 기반으로 절충이 필요하고 요구 사항에 따라 가장 적합한 알고리즘을 선택해야 합니다. 이러한 지침을 따르면 기계 학습 모델이 특정 사용 사례에 적합하고 필요한 통찰력과 예측을 제공할 수 있습니다.
