반응형 SMALL 피부과학/소재1 화장품 소재의 피부 항산화 효과 예측 방법[파이썬] 피부 항산화 효과가 좋은 소재의 효과를 예측하기 위해서는 기계학습 모델을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다. 데이터 수집: 피부 항산화 효과가 높은 소재들에 대한 실험 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 소재별로 항산화 효과를 나타내는 값과 함께, 소재의 물리적/화학적 특성, 화장품에 사용 가능한 안전성 등의 다양한 변수를 포함해야 합니다. 데이터 전처리: 수집된 데이터를 분석에 용이한 형태로 가공합니다. 이 단계에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 변수 선택 등의 과정을 수행합니다. 모델 선택: 전처리된 데이터를 바탕으로, 예측 모델을 선택합니다. 피부 항산화 효과를 예측하는데 가장 효과적인 모델로는 회귀 분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, SVM 등이 있습니다. 모델 학습: 선.. 2023. 3. 1. 이전 1 다음 반응형 LIST
