이번 포스트는 'R로 깔끔하게 머신러닝(랜덤 포레스트) 요리하기(feat. tidymodels)' 파이선 버전입니다. 똑같은 작업을 R로 할 때와 파이선으로 할 때 어떤 차이가 나는지 비교하려는 목적으로 이 포스트를 쓰고 있습니다. 그래서 그 포스트처럼 자세하게 설명하지는 않을 계획입니다. 랜덤 포레스트라는 모형이 무엇인지, 우리가 쓰는 데이터가 어떤 내용이 들어있는지 궁금하신 분은 'R로 깔끔하게 머신러닝(랜덤 포레스트) 요리하기(feat. tidymodels)' 포스트를 읽어 보시면 도움이 될 수 있습니다. 기본적으로 Sportugese에 '머신러닝으로 2019 사이영상 수상자 예상하기' 포스트를 쓰면서 했던 작업을 되살리는 게 이 포스트 목적입니다. 그래서 메이저리그 투수들 데이터를 가지고 랜덤 포..

언제인가부터 머신러닝 또는 기계학습이라는 표현이 유행하기 시작했습니다. 이 블로그와 참 좋은 친구인 위키피디아는 머신러닝을 이렇게 설명합니다. 기계학습(機械學習) 또는 머신러닝(영어: machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계학습을 통해서 수신한 e메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사..