파이썬을 이용한 통계적 추론

파이썬을 이용한 통계적 추론

이번 포스팅에서는 파이썬을 이용한 통계적 추론 방법에 대해서 알아보겠습니다. 통계적 추론은 데이터 샘플을 사용하여 결론을 유추하고, 예측하고, 모집단에 대한 가설을 검정하는 것을 수반합니다. 다시 말해, 통계적 추론은 작은 데이터 샘플을 …

사이킷런을 사용한 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조정

사이킷런을 사용한 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조정

이번 포스팅에서는 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조정 방법에 대해서 알아보겠습니다. 사이킷런을 사용하여 랜덤포레스트의 하이퍼파라미터 조정 프로세스를 탐색하려면 하이퍼파라미터의 중요성을 이해해야 합니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 GridSearchCV를 활용하고, 체계적인 실험을 통해 모델의 정확도를 …

신뢰구간 의미 (실용 가이드)

신뢰구간 의미 (실용 가이드)

통계 분석의 본질은 측정에 내재된 불확실성을 탐색하는 것입니다. 예를 들어, 우리나라 기업의 평균 매출액을 계산해야 한다고 가정해 보죠. 우리나라의 모든 기업의 매출금액을 확인하여 평균을 낸다는 것은 현실적으로 너무 어렵습니다. 불가능에 …

꼭 알아야 할 Seaborn 그래프 14가지

꼭 알아야 할 Seaborn 그래프 14가지

이번 포스팅에서는 꼭 알아야 할 Seaborn 그래프 14가지를 소개하고자 합니다. Matplotlib에서 태어난 Seaborn을 사용하면 쉽게 놀라운 시각화를 만들 수 있습니다. (자세한 내용은 https://seaborn.pydata.org/ 참고) 몇 줄의 코드만 있으면 분석과 프레젠테이션에서 …

범주형 데이터 인코딩 하기

범주형 데이터 인코딩 하기

이번 포스팅에서는 범주형 데이터 인코딩 방법에 대해 알아보겠습니다. 우선, 범주형 데이터에 대해 간단히 설명하고, 인코딩이 필요한 이유에 대해 예제 데이터와 함께 설명하겠습니다. 범주형 데이터 정의 및 범주형 데이터에 인코딩이 필요한 …

파이썬을 활용한 데이터 전처리 실습 데이터 생성

파이썬을 활용한 데이터 전처리 실습 데이터 생성

이번 포스팅에서는 파이썬을 활용한 데이터 전처리 방법에 대해서 알아보겠습니다. 실습에 활용할 데이터는 구인공고 데이터(indeed_job_data.csv) 입니다. 데이터 전처리를 위한 실습 데이터 확인 데이터 행은 203개, 열은 7개입니다. 모든 열은 객체(문자열) 데이터 …