Brightics Education 교육용

릴리스 노트

1. 함수 리스트

• 아래의 총 45개 함수가 포함되어 있습니다.

입력

• 데이터 읽기

변환

• 결측치 제거
• 데이터 합치기
• 데이터 회전
• 필터
• 데이터 쪼개기
• 0/1 부호화
• 0/1 부호화 모델
• 배열값 → 열

통계

• 상관관계
• 일원분산분석
• 통계 요약
• 데이터 프로파일

분류

• 결정나무 분류 학습
• 결정나무 분류 예측
• 로지스틱 회귀 학습
• 로지스틱 회귀 예측
• KNN 분류
• SVM 분류 학습
• SVM 분류 예측
• 랜덤 포레스트 분류 학습
• 랜덤 포레스트 분류 예측

회귀

• 선형회귀 학습
• 선형회귀 예측
• KNN 회귀
• 결정나무 회귀 학습
• 결정나무 회귀 예측
• 랜덤 포레스트 회귀 학습
• 랜덤 포레스트 회귀 예측

군집

• K-군집
• K-군집 예측
• 게층적 군집
• 계층적 군집 예측

고급 분석

• 이상치 탐지
• 이상치 탐지 모델
• 형태소 분석 (한글)
• 형태소 분석 (영어)
• Doc2Vec
• Doc2Vec 모델
• 감성어 추출
• 텍스트 토픽 모델링
• 연관규칙 기반 추천

평가

• 분류 모델 평가
• 회귀 모델 평가

2. 형태소 분석 (한글) 함수의 Extraction 파라미터에서 일부 옵션이 제외되었습니다.

• 제외된 옵션 : Modifier, Unknownm, Korean, Space, Others