728x90 사이킷런17 [머신러닝] 사이킷런의 model_selection 모듈 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com Model Selection 모듈 소개 사이킷런의 model_selection 모듈은 학습 데이터와 테스트 데이터 세트를 분리하거나 교차 검증 분할 및 평가, 그리고 Estimator의 하이퍼 파라미터 (초매개변수)를 튜닝하기 위한 다양한 함수와 클래스를 제공한다. model_selection 모듈은 머신러닝 모델을 만들 때, 데이터를 효율적으로 나누고 평가하기 위해 사용되는 Python의 scikit-learn 라이브러리의 일부이며, 이 모듈은 다음과 같은 주요 .. 2024. 6. 7. [머신러닝] 사이킷런에 내장된 예제 데이터 세트 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com 이전 내용 [파이썬] 사이킷런 주요 모듈시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는puppy-foot-it.tistory.com내장된 예제 데이터 세트 사이킷런에는 별도의 예제로 활용할 수 있는 간단하면서도 좋은 데이터 세트가 내장되어 있다.이 데이터는 datasets 모듈에 있는 여러 API를 호출해 만들 수 있다.사이킷런에.. 2024. 5. 30. [머신러닝] 사이킷런 주요 모듈 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com Estimator 이해 및 fit( ), predict( ) 메서드 사이킷런은 ML 모델 학습을 위해 fit( ), 학습된 모델의 예측을 위해 predict( ) 메서드 제공.' ◆ 지도학습에서의 사이킷런 클래스(분류, 회귀, Estimator)지도학습의 주요 두 축인 분류와 회귀의 다양한 알고리즘을 구현한 모든 사이킷런 클래스는 위의 두 메서드만을 이용해 간단하게 학습과 예측 결과를 반환한다.Classifier: 분류 알고리즘을 구현한 클래스Regressor: 회.. 2024. 5. 30. [머신러닝] 사이킷런으로 시작하는 ML 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com사이킷런(sickit-learn) 이란? 사이킷런은 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다.그러나 최근에는 텐서플로, 케라스 등 딥러닝 전문 라이브러리의 강세로 인해 대중적인 관심이 줄어들고 있으나 여전히 대표적인 파이썬 머신러닝 라이브러리이다.Anaconda를 설치하면 기본으로 사이킷런까지 설치가 완료된다. [사이킷런 특징]쉽고 가장 파이썬스러운 API 제공(파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지도 사이킷런 스타일의 API 지향)머신러닝을 위한.. 2024. 5. 30. [머신러닝] 주요 패키지 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지 파이썬 언어를 이용해 머신러닝 애플리케이션을 작성하기 위해서는 먼저 관련된 여러 패키지에 친숙해져야 한다. [파이썬 기반의 머신러닝에 필요한 주요 패키지] ◆ 사이킷런(Scikit-Learn): 머신러닝 패키지 scikit-learn(이전 명칭: scikits.learn, sklearn)은 파이썬 프로그래밍 언어용 자유 소프트웨어 기계 학습 라이브러리이다. 다양한 분류, 회귀, 그리고 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅, k-평균, DBSCAN을 포함한 클러스터링 알고리즘을 특징으로 하며, 파이썬의 수치 및 과학 라이브러리 NumPy 및 SciPy와 함께 운용되도록 설계되었다. [출처: 위키백과] 많은 데이터 과학자와 분석가들이 꼽는 파이썬.. 2024. 5. 25. 이전 1 2 3 다음 728x90
