머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리로 최근에는 케라스나 텐서플로 등 딥러닝 라이브러리에 의해 밀렸지만 여전히 많은 데이터분석가가 사용하는 라이브러리이다. 사이킷런의 장점 3가지: 쉽다, 편리하다, 성숙하다(많은 검증을 거쳐왔다.) 설치과정은 아나콘다를 설치했다면 사이킷런은 기본으로 설치가 되어 있기 때문에 생략하겠다. 이제 사이킷런으로 간단한 머신러닝 모델을 만들어보자 사이킷 런 기본 내장 데이터셋인 붓꽃 데이터 세트를 이용해서 만들어볼거다. 해당 모델은 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비 피쳐를 기반으로 곷의 품종을 예측(분류)하는 모델이다. 바로 코드를 보고 이해해보자 아래는 기본적인 모듈을 불러온 모습니다. load_iris를 통해서 붓꽃 데이터를 불러오고 DecisionT..
사이킷런과 간단한 붓꽃 품종 예측하기
머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리로 최근에는 케라스나 텐서플로 등 딥러닝 라이브러리에 의해 밀렸지만 여전히 많은 데이터분석가가 사용하는 라이브러리이다. 사이킷런의 장점 3가지: 쉽다, 편리하다, 성숙하다(많은 검증을 거쳐왔다.) 설치과정은 아나콘다를 설치했다면 사이킷런은 기본으로 설치가 되어 있기 때문에 생략하겠다. 이제 사이킷런으로 간단한 머신러닝 모델을 만들어보자 사이킷 런 기본 내장 데이터셋인 붓꽃 데이터 세트를 이용해서 만들어볼거다. 해당 모델은 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비 피쳐를 기반으로 곷의 품종을 예측(분류)하는 모델이다. 바로 코드를 보고 이해해보자 아래는 기본적인 모듈을 불러온 모습니다. load_iris를 통해서 붓꽃 데이터를 불러오고 DecisionT..
2022.08.02