Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn 검색 결과

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[Hands-on Machine Learning] 하이퍼 파라미터 튜닝, 테스트세트로 모델 평가 - housing data

모델 선택과 평가, 교차 검증 파이프라인(pipeline), 특성 스케일링(feature scaling), fit, transform, fit_transform() 메서드의 차이 데이터 변환기, Pipeline 만들기 계층적 샘플링 (Stratified Sampling) 데이터 셋이 충분히 크다면 일반.. dsbook.tistory.com 가능성 있는 모델들을 모두 추렸다고 가정한 후, 이제 이 모델들을 세부 튜닝하기 위한 방법을 몇 가지 살펴보자. 하이퍼 파라미터 튜닝 1. GridSearchCV (그리드 탐색) 가장 단순한 방법은 만족할 만한 하이퍼 파라미터 조합을 찾을 때까지 수동으로 하이퍼 파라미터를 조정하는 것이다. 이는 매우 지루한 작업이고 또 많은 경우의 수를 탐색하기에는 시간이 부족할 수도..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 10. 21:58
[Hands-on Machine Learning] 모델 선택과 평가, 교차 검증 - housing data

파이프라인(pipeline), 특성 스케일링(feature scaling), fit, transform, fit_transform() 메서드의 차이 데이터 변환기, Pipeline 만들기 계층적 샘플링 (Stratified Sampling) 데이터 셋이 충분히 크다면 일반 훈련 데이터 셋을 무작위로 샘플링 하여도 큰 문제가 발생하지 않는다. 하지만 그렇지 않으면 데�� dsbook.tistory.com 위에서 전처리한 데이터들로 학습시켜보자. 모델 선택과 평가(교차검증) 1. LinearRegression (선형 회귀) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() #준비된 데이터와 레이블로 모델 학습 lin_..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 10. 18:18
[Hands-on Machine Learning] 파이프라인(pipeline), 특성 스케일링(feature scaling), fit, transform, fit_transform() 메서드의 차이 - housing data

데이터 변환기, Pipeline 만들기 계층적 샘플링 (Stratified Sampling) 데이터 셋이 충분히 크다면 일반 훈련 데이터 셋을 무작위로 샘플링 하여도 큰 문제가 발생하지 않는다. 하지만 그렇지 않으면 데이터 편향이 생길 가능성이 크다. 예를들어 여론 설문조사 기관 dsbook.tistory.com 계층적 샘플링에서 다루었던 housing 데이터들을 가지고 예를 들어보자. 현재 이 데이터들은 StratifiedShuffleSplit 객체에 의해 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉘어진 상태이며, 훈련 세트는 다시 housing으로 초기화하였고, 훈련 세트의 레이블은 housing_label로 초기화하였다. 이 데이터들을 전처리하기 위한 파이프라인을 만들어보자. housing = strat_tra..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 10. 09:52
[Hands-on Machine Learning] 계층적 샘플링 (Stratified Sampling) - housing data

데이터 셋이 충분히 크다면 일반 훈련 데이터 셋을 무작위로 샘플링 하여도 큰 문제가 발생하지 않는다. 하지만 그렇지 않으면 데이터 편향이 생길 가능성이 크다. 예를들어 여론 설문조사 기관에서 무작위로 1,000명을 선정해 조사를 한다고 가정하자. 무작위로 선정한 1,000명이, 물론 그럴 가능성은 거의 없겠지만 한 성별로만 이루어져 있거나 특정 연령대에 집중되어 있는 경우, 그 데이터 셋에 충분히 신뢰가 가진 않을 것이다. 이를 위해 전체 인구를 계층이라는 동질의 그룹으로 나누고, 테스트 세트가 전체 인구를 대표하도록 각 계층에서 올바른 수의 샘플을 추출한다. 인구 계층을 성별에 따라 남성와 여성으로 나눈다고 가정하자. 2020년 우리나라 남녀 성비는 남자가 50.1%, 여자가 49.9%이다. 여기서 전..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 9. 15:29
[Hands-on Machine Learning] Machine Learning (더 좋은 알고리즘 학습을 위한 선택)

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, … - Selection from Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn www.oreilly.com Machine Learning (의미와 종류) Hands-On Machine Lear..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 3. 23:09
[Hands-on Machine Learning] Machine Learning (의미와 종류)

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, … - Selection from Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn www.oreilly.com 1. 머신러닝 일반적으로 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터 스스로 학습하는 능력을 갖추..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 3. 19:47