머신 러닝 기초
R에서 사용하는 필수 머신 러닝 개념과 프레임워크를 소개합니다.
머신 러닝 기초은(는) CoddyKit의 무료 R Academy 강의입니다. 이것은 3개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 R Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
R에서의 머신러닝 입문
R에서의 머신러닝 입문
머신러닝을 사용하면 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고 예측할 수 있습니다. R은 caret과 randomForest를 비롯한 여러 머신러닝 라이브러리를 제공합니다.
Caret 패키지 불러오기
Caret 패키지 불러오기
caret 패키지는 R에서 머신러닝 작업 흐름을 간소화합니다.
library(caret)
data(iris)데이터를 학습 세트와 test 세트로 나누기
데이터를 학습 세트와 test 세트로 나누기
데이터를 나누면 학습과 test를 분리하여 모델을 올바르게 평가할 수 있습니다.
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
trainData <- iris[trainIndex,]
testData <- iris[-trainIndex,]의사결정 트리 모델 구축
의사결정 트리 모델 구축
의사결정 트리는 의사결정 지점에서 특성을 나누어 데이터를 분류합니다.
library(rpart)
model <- rpart(Species ~ ., data=trainData)
plot(model)
text(model)랜덤 포레스트 모델 학습
랜덤 포레스트 모델 학습
랜덤 포레스트는 여러 모델을 결합하여 의사결정 트리의 성능을 향상합니다.
library(randomForest)
rf_model <- randomForest(Species ~ ., data=trainData)
print(rf_model)예측 수행
예측 수행
predict()를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
predictions <- predict(rf_model, newdata=testData)모델 정확도 평가
모델 정확도 평가
정확도는 모델이 test 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지 측정합니다.
confusionMatrix(predictions, testData$Species)하이퍼파라미터 조정
하이퍼파라미터 조정
train()을 사용하여 더 나은 성능을 내도록 모델 매개변수를 최적화합니다.
tuned_model <- train(Species ~ ., data=trainData, method='rf', tuneLength=3)요약
요약
이 레슨에서는 다음을 배웠습니다.
- 데이터를 학습 세트와 test 세트로 나누는 방법
- 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 모델을 구축하는 방법
- 모델 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 조정하는 방법
자주 묻는 질문
“머신 러닝 기초” 강의는 무료인가요?
네 — “머신 러닝 기초” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 R Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. R Academy 강의에는 총 3개의 강의가 포함되어 있습니다.
“머신 러닝 기초”에서 뭘 배우나요?
R에서 사용하는 필수 머신 러닝 개념과 프레임워크를 소개합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 R Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
R Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 R Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 3개 중 3번째 강의입니다.
“머신 러닝 기초” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 R Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 R Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.