Family in August

고객의 구매 확률을 예측하는 것은 머신러닝 분야에서 일반적으로 '이진 분류(Binary Classification)' 문제로 다루어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 머신러닝 알고리즘으로는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 있습니다. 우선 고객의 방문, 구매 기록 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 고객의 특성과 구매 활동을 파악해야 합니다. 이를 위해 데이터 전처리 과정이 필요하며, 이 과정에서는 결측치 처리, 이상치 처리, 변수 선택 등을 수행합니다. 데이터 전처리 후, 모델 학습을 위해 데이터를 학습 세트와 검증 세트로 나누고, 각 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모..

머신러닝을 활용해 클러스터링을 한 후에 새로운 아이템이 생겼을 때 그 아이템이 어떤 클러스터에 속하는지 알 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 머신러닝에서 클러스터링을 활용하면, 새로운 아이템이 생길 때 그 아이템이 어떤 클러스터에 속하는지 알 수 있는 방법으로 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘이 있습니다. KNN 알고리즘은 데이터 포인트 중 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아, 그 중 가장 많은 클래스로 분류하는 방식입니다. 아래는 KNN 알고리즘을 활용하여 클러스터링 결과를 계산하는 샘플 코드입니다. python import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 데이터 셋 X = np.array([[1, 2],..