KT 에이블스쿨 50일차(1)

오늘은 미니프로젝트5 2일차로 머신러닝을 이어 진행했습니다.

실습 내용

오늘도 마찬가지로 머신러닝을 진행했습니다. 크게 다른 점은 없지만 어제와 다른 코드 사용을 정리하겠습니다.

실습 코드

    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns

    sns.jointplot(x='컬럼명1', y='컬럼명2', data=df)

시각화 그래프로 jointplot을 다뤄봤습니다.

	plt.figure(fig_size=(12,6))
    plt.plot(history.history['mse'], label='라벨명')
    plt.plot(history.history['val_mse'], label='라벨명')
    plt.legend()

결과를 보는 코드로 오늘은 회귀모델로 작성해서 위와 같이 작성해주었습니다.

    from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

    es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4, verbose=1)
    mc = ModelCheackpoint('best_model.h5', save_best_only=True, monitor='val_loss'm verbose=1)

과적합 방지를 예방하는 코드입니다.

어제 이어 복습의 느낌이 강한 프로젝트의 느낌이였습니다.

※공부하고 있어 다소 틀린점이 있을 수 있습니다. 언제든지 말해주시면 수정하도록 하겠습니다.
※용어에 대해 조금 공부 더 해서 수정하겠습니다.