기술나눔

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• 로지스틱 회귀:

  • 장점: 간단하고 빠르며 설명하기 쉽습니다.
  • 단점: 선형 모델은 복잡한 관계를 처리하지 못할 수 있습니다.

• 의사결정 트리:

  • 장점: 설명하기 쉽고, 비선형 관계를 처리할 수 있습니다.
  • 단점: 과대적합되기 쉽고 가지치기나 기타 정규화 방법이 필요합니다.

• 랜덤 포레스트:

  • 장점: 과적합에 대한 저항성, 우수한 견고성 및 강력한 성능.
  • 단점: 계산량이 많고 예측 시간이 길다.

• 지원 벡터 머신(SVM):

  • 장점: 고차원 공간에서 잘 작동하고 비선형 관계를 처리할 수 있습니다.
  • 단점: 훈련 시간이 길고 매개변수를 조정해야 합니다.
• 클러스터링
  • 장점: 데이터에 라벨을 붙일 필요가 없습니다.
  • 단점: 초기값과 매개변수 선택에 민감하고, 노이즈와 이상값이 많은 데이터 세트에서는 성능이 좋지 않으며, 고차원 데이터와 대용량 데이터 세트 처리가 어렵다.