피처 스케일링 검색 결과

해당 글 2건
Kaggle : Pima Indians Diabetes[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] - 피처 스케일링, 평가 지표

캐글에 있는 데이터로 피마 인디언 당뇨병 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고, 평가 지표를 이용해서 성능을 측정하며 튜닝할 것이다. 데이터는 https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database에 들어가서 다운받을 수 있다. 데이터를 다운받은 다음 성능 지표들을 임포트하고, 정규화(StandardScaler) , 로지스틱 회귀 모델을 사용할 수 있는 LogisticRegression 클래스를 임포트한다. (Numpy, Pandas, Matplotlib.pyplot은 지난 포스팅과 동일하므로 생략) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot a..
기계학습/Kaggle 2020. 9. 1. 20:41
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 데이터 전처리 & 피처 스케일링

데이터 전처리란 무엇인가? 데이터 전처리는 머신러닝 알고리즘에 비해 알려져 있는 정도가 작지만, 중요도는 ML 알고리즘에 맞먹는 중요도를 가지고 있다. 왜냐하면 머신러닝을 통해서 예측을 한다는 것은 데이터 기반이기 때문에, 어떤 데이터를 입력으로 가지는가가 성능에 매우 중요하다. 그럼 어떤 데이터 처리가 필요할까? 1. "결손값", "NaN", "Null"값을 채워 넣는것이다. 머신러닝에 데이터를 입력으로 넣기 전에 해당 값들을 고정된 다른 변환 값으로 바꾸어야 한다. 다른 변환 값이라는 것은 또 무엇을 의미하는가? 이 값은 머신러닝을 제작하는 사람이 직접 고려해야 하는 부분이다. 예를 들어, 피처의 값이 얼마되지 않는 경우에는 피처의 평균값으로 결손값을 대체하는 경우가 있고, 결손값이 일정 수준의 비율..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 5. 13:47