# iris

sp1rit

이번에 사용할 패키지petal은 꽃잎이고, sepal은 꽃받침이다.위 사진에서 세 가지 붓꽃은 모두 꽃잎과 꽃받침의 크기가 조금씩 다르고, 색깔도 조금씩 다르다이를 머신러닝 기법을 활용해 얼마나 잘 분류하는지 확인해보자.붓꽃 데이터가 예제 데이터로 사용되는 이유는 머신

jklee1881

Iris 품종 분류

gegus1220

Iris실습 번호 꽃받침 길이 꽃받침 너비 꽃잎 길이 꽃잎 너비

moey920

오늘은 기본적인 파이프라인 구축 예시인 iris 데이터를 활용해보겠습니다!전체 코드는 이 레포지터리에서 클론하셔서 사용하실 수 있습니다.2개의 디렉토리와 pipeline.py 파일디렉토리 : load, ML model training : kubeflow의 각 단계(컴포

fiifa92

결정트리는 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리(Tree) 기반의 분류 규칙을 만든다. 일반적으로 쉽게 표현하는 방법은 if/else 로 스무고개 게임을 한다고 생각하면 된다.

fiifa92

사이킷런의 ML 알고리즘을 적용하기 전에 데이터에 대해 미리 처리해야 할 기본 사항이 있다.

fiifa92

iris 데이터 이용해서 머신러닝 공부하기

skyepodium

파이썬 싸이킷런의 의사 결정 나무를 사용해서 붓꽃(iris)를 분류해봅시다. 1. 라이브러리 2. 붓꽃 데이터 가져오기 1) load_iris() loadiris 설명 을 보면 loadiris는 함수이고 1) 붗꽃 데이터를 반환, 2) 데이터의 자료형은 파이썬의 딕