머신러닝1 파이썬 머신러닝 이론에 대해 정리해 보자 머신 러닝을 위한 용어 정리 피쳐(Feature) 피처는 데이터 세트의 일반 속성 레이블(label,target) 타겟값 또는 결정값은 지도 학습 시 데이터의 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 1.데이터 세트 분리 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리 2.모델 학습 학습 데이터를 기반으로 ML 알고리즘을 적용해 모델을 학습시킵니다. 3.예측 수행 학습된 ML 모델을 이용해 테스트 데이터의 분류 (붓꽃 종류)를 예측 4.평가 이렇게 예측된 결괏값과 테스트 데이터의 실제 결괏값을 비교해 ML모델 성능을 평가 사잇킷런 기반 프레임워크 - Classifier(분류) 1. DecisionTreeclassifier 2. RandomForestclassifier 3.Gradien.. 2021. 6. 21. 이전 1 다음