pip install scikit-learn #설치
from sklearn.model_selection import train_test_split #라이브러리 import
From sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X,Y) #fit 학습 명령어 #문제, 정답
predictions(Y') = model.predic(X') #학습을 했으니 예측을 한다.(X') 새로운 값#train_test_split(X,Y,test_size =0.25)
평가세트를 새로 만듦 (학습에 사용되지는 않음) 25%정도 학습
경사하강법
Y(정답) =WX(입력) + b(잔차)
model.predict('X')
학습된 규칙과 모델을 활용해 새로운 입력에 대한 예측 값 제공
model.fit(X,Y)
: 학습
