가우시안프로세스1 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 효과적인 활용 방법 1. 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)란? 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)란 확률론적 모델링 방법 중 하나로, 입력과 출력 사이의 관계를 예측하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘이다. 가우시안 프로세스(Gaussian Process)는 무한한 차원의 가우시안 분포를 사용하여 입력 데이터 간의 상관 관계를 포착한다. 일반적으로 가우시안 프로세스 회귀는 불확실성을 포함한 예측 결과를 반환하며, 데이터 간의 유연한 관계를 모델링하는 데 유용하다. 2. 데이터 전처리 결측값 처리: 데이터에서 결측값을 확인하고, 해당 행 또는 열을 삭제하거나 대체하여 데이터 불일치를 방지한다. 이상치 처리: 이상치를 발견하고, 이.. 2024. 6. 25. 이전 1 다음