Machine Learning2 scikit-learn의 Getting Started 따라하기 Scikit-learnScikit-learn은 지도 및 비지도 학습을 지원하는 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 또한 모델 피팅, 데이터 전처리, 모델 선택, 모델 평가 및 기타 여러 유틸리티를 위한 다양한 도구를 제공합니다.기능1.피팅(Fitting) 및 예측(predicting): 추정기(estimator) basicsScikit-learn은 추정기라고 불리는 수십 개의 built-in 머신러닝 알고리즘과 모델을 제공합니다. 각 추정기는 fit 메서드를 사용하여 일부 데이터를 fitted할 수 있습니다.estimator이 객체는 모델의 추정 및 디코딩을 관리합니다.fit모든 추정기에는 fit 메소드가 제공됩니다. 이 메소드는 일반적으로 샘플 X, 모델이 감독 학습(supervised learning.. 2024. 7. 25. 머신러닝의 기본 개념 머신러닝이란?(Machine Learning)From Wikipedia머신러닝(ML)은 데이터를 학습하고 보이지 않는 데이터를 표준화하여 명시적인 명령어 없이 작업을 수행할 수 있는 통계적 알고리즘의 개발 및 연구와 관련된 인공 지능 연구 분야입니다.머신러닝은 통계적 기법으로 데이터를 분석하여 패턴과 규칙을 학습하고 이로 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류할 수 있는 기술입니다.예측(Prediction): 새로운 데이터를 기반으로 결과를 추출합니다.머신러닝의 주요 프로세스데이터 수집: 필요한 데이터를 수집합니다.데이터 전처리: 데이터를 분석할 수 있는 형태로 처리합니다.모델 선택: 해당 데이터 분석에 가장 적합한 모델을 선택합니다.머신러닝 모델: 특정 데이터셋에 대해 훈련된 후 새로운 데이터에 .. 2024. 7. 24. 이전 1 다음