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머신러닝 개념 머신러닝이란 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 알고리즘 기법 현실 세계의 매우 복잡한 조건 코드만으로는 해결하기 어려웠던 많은 문제점들을 머신러닝을 이용해 해결해나가고 있다 인간만이 가지고있는 인지능력 문제

Windows 기준 추가 설치 LightGMB 과 Surprise 패키지 설치를 위해 Visual Studio Build Tools 가 먼저 설치되어 있어야 한다 https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/ 사이트 하단에

사이킷런(Scikit-Learn)파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다. 파이썬 기반의 머신러닝은 곧 사이킷런으로 개발하는 것을 의미할 정도로 오랜 기간 파이썬 세계에서 인정받았으며, 사이킷런은 파이썬 기반의 머신러닝을 위한 가장 쉽고 효율적인

단일값 추출Slicingfancy indexingBoolean indexing행렬 정렬정렬 행렬의 인덱스 반환행렬 내적전치 행렬

넘파이 ndarray, 리스트, 딕셔너리를 DataFrame으로 변환하기DataFrame을 넘파이 ndarray, 리스트, 딕셔너리로 변환하기DataFrame의 연산자DataFrame ix\[] 연산자명칭 기반 인덱싱과 위치 기반 인덱싱의 구분DataFrame il

파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지도 시이킷런 스타일의 API를 지향할 정도로 쉽고 가장 파이썬스러운 API를 제공합니다.머신러닝을 위해 매우 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API를 제공합니다.오랜 기간 실전 환경에서 검증됐으며, 매우 많은 환경에서

Esimator분류(Classifier)DecisionTreeClassifierRandomForestClassifireGradientBoostingClassifireGaussianNBSVC...회귀 (Regressor)LinearRegressionRidgeLassoRa

X_train, X_test,y_train, y_test= train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size=0.3,

데이터 전처리(Preprocessing) 데이터 클린징 결손값 처리 (Null/NaN 처리) 데이터 인코딩(레이블, 원-핫 인코딩) 데이터 스케일링 이상치 제거 Feature 선택, 추출 및 가공 원-핫(One-Hot) 인코딩