🤖 ML / DL

자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야대표적인 라이브러리로 사이킷런이 있다.📢 오늘 공부 목표(1) 데이터 불러오기iris 품종확인각각의 target0 : setosa1 : versicolor2 : virginice데이터 정보150가지의 iris

📢 오늘 공부 목표정말 디카프리오는 살 수 없었을까 ..🤨데이터출처 : https://github.com/PinkWink/ML_tutorial/blob/master/dataset/titanic.xls데이터 불러오기 📢 남성의 생존 가능성이 더 낮다.📢

데이터준비➡️ array('a', 'b', 'c', dtype=object)➡️ array(0, 1, 2, 0, 1): a,b,c,a,b -> 0,1,2,0,1로 변환됨➡️ array(0, 1, 2, 0, 1)➡️ array('a', 'b', 'c', 'a', 'b',

레드와인과 화이트 와인 구분을 위한 color 컬럼추가합치기X : 특성데이터 / y : 타겟➡️ (array(0., 1.), array(3930, 1267, dtype=int64))📌 0(화이트) 3930개, 1(레드) 1267개➡️ 0.9667115643640561

어떤 모델이 좋다고 말할 수 있을까?예를들어, 회귀모델들은 실제값과 예측값의 차이를 가지고 계산해서 그 에러가 최소가 되게 하는 모델을 선택한다.하지만 분류 모델은 정확도(accuracy), 오차행렬(confusion matrix), 정밀도(precision), 재현율

어떤 모델이 좋다고 말할 수 있을까?예를들어, 회귀모델들은 실제값과 예측값의 차이를 가지고 계산해서 그 에러가 최소가 되게 하는 모델을 선택한다.하지만 분류 모델은 정확도(accuracy), 오차행렬(confusion matrix), 정밀도(precision), 재현율