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이진 분류 예측이 변수 예측에 좋은 이유
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 이진 분류 예측이 변수 예측에 좋은 이유는 다음과 같습니다. 이진 분류 모델은 주어진 데이터를 두 개의 클래스로 분류하는데 효과적입니다. 이 모델은 각 변수의 중요도를 고려하여 최적의 결정 경계를 찾아내기 때문에 변수 간의 관계를 명확히 이해할 수 있습니다. 따라서 변수 간의 독립성이 높고 중요도가 비슷할 때 이진 분류 모델은 뛰어난 성능을 보여줄 수 있습니다. 한편, 이러한 모델은 범주형 변수가 많은 데이터에 적합하며, 숫자형 변수가 많은 경우에는 성능이 떨어질 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘

12분
인기
실제로 독립변수들이 모두 독립적이라면 다른 알고리즘보다 우수할 수 있지만, 실제 데이터에서 그런 경우가 많지 않기 때문에 단점이기도 합니다. 유용한 곳각 독립변수들이 모두 독립적이고 그 중요도가 비슷할 때 유용합니다.자연어 처리(NLP)에서 간단하지만 좋은 성
확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘
골든래빗
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비즈니스

‘People Analytics’ 뭐냐고 물으신다면

9분
제한된 성공 사례의 원인에는 복잡한 업무의 특성상 예측의 정확도를 담보할 수 없는 경우, 그리고 기계의 예측 결과를 실제 업무에 활용하는 데 대한 의사결정권자들의 저항(algorithm avoidance) 두 가지 측면이 있다.추론 분석: 인사 데이터는 그 자체가 바로
‘People Analytics’ 뭐냐고 물으신다면
하트카운트팀
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