[공부] 머신러닝
1.[데이터 전처리] 데이터 인코딩(Label encoding, One-Hot encoding)
이 글은 기본적으로 머신러닝 이론/실습 책인 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드》의 내용을 바탕으로 작성되었으며, 이외에도 다양한 자료를 참고하였습니다.실습 데이터: 캐글 타이타닉 데이터사이킷런의 머신러닝 모델은 일반적으로 문자열 값을 인식하지 못합니다. 따라서 모든 문자열
2023년 3월 16일
2.[데이터 전처리] 데이터 스케일링(StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler)
실습 데이터: 캐글 타이타닉 데이터 데이터 스케일링(Data Scaling)이란 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업을 의미합니다. 값을 조정하는 과정이기 때문에 수치형 변수에만 적용해야 합니다.사이킷런에서는 스케일링을 수행하기 위한 다양한 스케일러
2023년 3월 18일
3.[교차검증] 홀드아웃, K-Fold, Stratified K-Fold, cross_val_score()
교차 검증(Cross Validation)은 별도의 여러 세트로 구성된 학습 데이터와 검증 데이터 세트에서 학습과 평가를 수행하는 것입니다.교차검증을 통해 각 세트에서 수행한 평가 결과에 따라, 이후 하이퍼 파라미터 튜닝 등의 모델 최적화를 더욱 쉽게 할 수 있습니다.
2023년 3월 20일