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[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 교차 검증(K-Fold) - 2

머신러닝에서 학습한 데이터들을 가지고 학습한 모델의 성능을 학습 데이터로 사용한다면 당연히 성능은 100% 정확하게 나올 수 있다. 하지만, 실제로는 이미 학습한 데이터를 가지고 하는 것이 아니라, 처음 접한 데이터를 예측을 해야 하기 때문에, 그 성능을 측정하기 위해서는 학습 당시에 사용하지 않은 데이터를 가지고 성능 테스트를 해야 한다. 하지만, 가지고 있는 데이터는 한정적이기 때문에, 가지고 있는 데이터 안에서 학습에 이용할 데이터와 성능 테스트에 이용할 데이터를 분리해야 한다. 이 과정을 수행하는 것이 sklearn.model_selection의 train_test_split이다. 실제로 거의 모든 머신러닝 과정에서 위 함수를 사용하게 된다. train_test_split() 함수에서는 2가지 파..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 3. 17:08
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷런 기본 - 1

Scikit-learn 가장 많이 쓰이는 파이썬 머신러닝 라이브러리 특징 쉽고 파이썬스러운 API 제공 다양한 알고리즘과 편리한 프레임워크 API 오랜시간에 걸쳐 여러 사용자들에게 검증 다향한 환경에서 사용가능하다. ※ Anaconda를 설치하면 기본으로 설치되어 있다. 사이킷 런의 버전을 확인하는 방법은 import sklearn print(sklearn.__verison__) 이다. 데이터 다루기 처음 머신러닝을 배울 때에는 데이터를 어디서 가져와야 할지 조차 모를수도 있다. 또한, 데이터를 외부 사이트에서 가져오더라도 정제되지 않은 것들이 많아 입문자가 바로 머신러닝 실습을 하기에는 어려움이 있다. 이런 이유에서 scikit-learn 패키지는 몇 가지의 데이터셋을 내장하고 있다. 여기에서는 붓꽃(..
기계학습/Machine Learning 2020. 7. 29. 12:28
Machine Learning 관련 패키지 : Pandas (파이썬 머신러닝 완벽 가이드) - 2

불린 인덱싱 매우 편리한 데이터 추출 방식이다. iloc[ ], loc[ ] 을 사용하기 보다는 불린 인덱싱을 이용하여 데이터를 가져오는 경우가 더 많다. Why? 데이터 세트의 데이터 수는 일일이 수작업으로 인덱스를 적어서 처리하기에는 너무 많다. 따라서, 조건을 확인하고 인덱스를 적기보다는 해당 조건을 만족하는 데이터들을 바로 추출하는 불린 인덱싱을 이용하는 것이다. loc[ ] 을 사용하면서도 불린 인덱싱을 할 수 있다. ex> #두 코드는 동일한 기능을 가지고 있다. titanic_df[titanic_df['Age'] > 60][['Name','Age']] titanic_df.loc[titanic_df['Age'] > 60, ['Name','Age']] ※ 복수개의 조건들을 사용하는 경우 [ ](..
데이터 분석 & 시각화/Pandas 2020. 7. 27. 17:29