(1) 분류
(1) Model
**비지도학습 - 차원축소: 주성분 분석 (이후 과정에서 학습)
(1) 대문자 X, 소문자 y
일반적으로 디자인 매트릭스는 X 응답 벡터는 y를 쓰는것이 관례. 원래 표기법대로라면 둘 다 대문자가 맞지만, X는 일반적으로 2차원의 매트릭스 형태고 y는 1차원의 벡터라 대소문자로 나눠 적게 된 것.
(2) 주요 파라미터
(3) 지도학습에서 X_train, y_train, X_test, y_test를 나누는 프로세스는 ML이나 DL이나 동일하다.
from sklearn.tree import plot_tree # sklearn에서 tree 알고리즘을 import한다.
plt.figure(figsize=(30,10)) # pyplot으로 사이즈를 지정해준다.
plot_tree(model, max_depth=3,# 트리에 사용할 데이터, 트리의 노드 갯수의 depth를 설정한다.
feature_names=feature_names, filled=True, fontsize=15) # 변수명, 색, 폰트크기를 지정한다.
plt.show
위 코드의 결과로 다음과 같은 트리가 그려진다.
(2) 알고리즘의 시대적 경향
실습파일 0401.ipynb ~ 0402.ipynb 참고