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[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
Python Scikit-learn sklearn.model_selection API

API Reference — scikit-learn 0.23.1 documentation scikit-learn.org Scikit-learn API - sklearn.model_selection 훈련세트와 테스트 세트를 나눌 때, 교차검증을 위한 검증 세트를 나눌 때, 하이퍼 파라미터 튜닝을 최적화 하기 위한 용도로 사용되는 클래스와 함수들을 모아둔 API Splitter Classes model_selection.GroupKFold([n_splits]) model_selection.GroupShuffleSplit([...]) model_selection.KFold([n_splits, shuffle, ...]) model_selection.LeaveOneGroupOut model_selection.Le..
Programming Language/python 2020. 7. 9. 14:41