특징 선택 교차 검증으로 학습 데이터에 오버 피트하는 사례에 대해서 기계 학습에서 일반화 성능을 평가하는 방법으로 교차 검증 (교차 검증)이 자주 사용됩니다. 이 크로스 밸리데이션이지만, 학습 데이터에 오버 피트하는 일도 있으므로, 실시하기 전에 테스트 데이터를 남겨 두고, 크로스 밸리데이션 후에 테스트 데이터를 사용해 미지의 데이터에 대한 정밀도를 검증하는 것이 일반적으로 추천합니다. 그렇다고는 해도, 5분할이라든지 분할해 검증하고 있는데, 학습 데이터에 ... 교차 검증특징 선택파이썬오버핏기계 학습 sklearn 특징 선택 라 이브 러 리 사용 소결 fit_transform (X, y = None, * fit params): 추출 특징 변환 후의 배열 을 되 돌려 줍 니 다 get_support (indices = False): indices 매개 변수 가 False 이면 모든 특징의 불 배열 을 되 돌려 주 고 조건 을 만족 시 키 는 특징 은 True 이 며 만족 하지 않 는 특징 은 False 입 니 다.indices 가 True ... sklearn특징 선택featureselection
교차 검증으로 학습 데이터에 오버 피트하는 사례에 대해서 기계 학습에서 일반화 성능을 평가하는 방법으로 교차 검증 (교차 검증)이 자주 사용됩니다. 이 크로스 밸리데이션이지만, 학습 데이터에 오버 피트하는 일도 있으므로, 실시하기 전에 테스트 데이터를 남겨 두고, 크로스 밸리데이션 후에 테스트 데이터를 사용해 미지의 데이터에 대한 정밀도를 검증하는 것이 일반적으로 추천합니다. 그렇다고는 해도, 5분할이라든지 분할해 검증하고 있는데, 학습 데이터에 ... 교차 검증특징 선택파이썬오버핏기계 학습 sklearn 특징 선택 라 이브 러 리 사용 소결 fit_transform (X, y = None, * fit params): 추출 특징 변환 후의 배열 을 되 돌려 줍 니 다 get_support (indices = False): indices 매개 변수 가 False 이면 모든 특징의 불 배열 을 되 돌려 주 고 조건 을 만족 시 키 는 특징 은 True 이 며 만족 하지 않 는 특징 은 False 입 니 다.indices 가 True ... sklearn특징 선택featureselection