파이썬 머신러닝 완벽가이드

01 머신러닝 머신러닝은 일반적으로 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다. 02 넘파이 Numerical Python을 의미하는 넘파이는 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록

사이킷런 (scikit-learn)은 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다. 사이킷런의 특징파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지도 사이킷런 스타일의 API를 지향할 정도로 쉽고 가장 파이썬스러운 API를 제공한다.

평가 > 머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측 그리고 평가의 프로세스로 구성된다. 앞 장의 타이타닉 생존자 예제에서는 모델 예측 성능의 평가를 위해 정확도(Accuracy)를 이용했다. 머신러닝 모델은 여러가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있다.

1 분류(Classification)의 개요 지도 학습은 레이블(Label), 즉 명시적인 정답이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 머신러닝 방식이다. 지도학습의 대표적인 유형인 분류 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값(결정 값, 클래스 값)을 머신러