scikit learn scikit-learn에 대하여 scikit-learn에서 사용할 알고리즘을 어떻게 분류해놨는지 밑에 링크를 통해 볼 수 있다. 출처 : scikit-learn에서는 알고리즘을 크게 3가지 기준으로 나누었다. 데이터 량 라벨의 유무(정답의 유무) 데이터의 종류 ( 수치형 데이터(quantity), 범주형 데이터(category) 등등 ) 분류 기준은 새로운 기술이 나오면 시시각각 바뀔 것이다. scikit-learn pac... scikit learnscikit learn [머신러닝] Scikit-learn을 활용한 머신러닝 알고리즘 1. 지도학습 (Supervised Learning) 분류(Classification) : 예측해야할 데이터가 범주형(categorical) 변수일때 분류 라고 함 회귀(Regression) : 예측해야할 데이터가 연속적인 값 일때 회귀 라고 함 2. 비지도학습 (Unsupervised Learning) 클러스터링 : 특정 기준에 따라 유사한 데이터끼리 그룹화함 3. 강화학습 (Reinfor... scikit learn머신러닝scikit learn [혼공머신] 결정트리와 불순도 결정 트리는 예, 아니오에 대한 질문을 이어나가며 정답을 찾아 학습하는 알고리즘이다. 불순도는 결정 트리가 최적의 질문을 하기 위한 기준이다. 사이킷런에서는 지니 불순도와 엔트로피 불순도를 제공한다. 사이킷런의 DecisionTreeClassifier 클래스로 결정 트리 알고리즘을 사용할 수 있다. 모델 훈련 후 정확도를 평가한다. 트리의 깊이를 제한하지 않아 복잡한 트리가 그려졌다. sam... matplotlibscikit learn머신러닝pythonpandasnumpymatplotlib
scikit-learn에 대하여 scikit-learn에서 사용할 알고리즘을 어떻게 분류해놨는지 밑에 링크를 통해 볼 수 있다. 출처 : scikit-learn에서는 알고리즘을 크게 3가지 기준으로 나누었다. 데이터 량 라벨의 유무(정답의 유무) 데이터의 종류 ( 수치형 데이터(quantity), 범주형 데이터(category) 등등 ) 분류 기준은 새로운 기술이 나오면 시시각각 바뀔 것이다. scikit-learn pac... scikit learnscikit learn [머신러닝] Scikit-learn을 활용한 머신러닝 알고리즘 1. 지도학습 (Supervised Learning) 분류(Classification) : 예측해야할 데이터가 범주형(categorical) 변수일때 분류 라고 함 회귀(Regression) : 예측해야할 데이터가 연속적인 값 일때 회귀 라고 함 2. 비지도학습 (Unsupervised Learning) 클러스터링 : 특정 기준에 따라 유사한 데이터끼리 그룹화함 3. 강화학습 (Reinfor... scikit learn머신러닝scikit learn [혼공머신] 결정트리와 불순도 결정 트리는 예, 아니오에 대한 질문을 이어나가며 정답을 찾아 학습하는 알고리즘이다. 불순도는 결정 트리가 최적의 질문을 하기 위한 기준이다. 사이킷런에서는 지니 불순도와 엔트로피 불순도를 제공한다. 사이킷런의 DecisionTreeClassifier 클래스로 결정 트리 알고리즘을 사용할 수 있다. 모델 훈련 후 정확도를 평가한다. 트리의 깊이를 제한하지 않아 복잡한 트리가 그려졌다. sam... matplotlibscikit learn머신러닝pythonpandasnumpymatplotlib