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[Python] 머신러닝 04_선형회귀모델, 다항회귀모델(곡선) 프로그래밍 세계를 탐구합시다. 회귀모델 종류 선형회귀모델, 다항회귀모델, 다중회귀모델, 릿지, 라쏘, 랜덤포레스트, 그레디언트부스트, 히스토그램그레디언트부스트, XGBoost, 기타 등등 주로 사용되는 회귀모델 릿지, 히스토그램그레디언트부스트, XGBoost 선형회귀모델(LR; Liner Regression Model) ### 모델 라이브러리 불러들이기 from sklearn.linear_model import LinearRegression 사용할 데이터 ### 사용할 데이터 train_input, train_target, test_input, test_target 모델 생성하기 ###모델 생성하기 lr = LinearRegression() lr 모델 훈련시키기 ### 모델 훈련시키기 lr.fit(tra.. 2023. 12. 25.

[Python] 머신러닝 03_KNN 회귀모델 프로그래밍 세계를 탐구합시다. KNN 회귀모델 데이터 import numpy as np ### 농어 길이 perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0, 39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, 40.0, 42.0, 43.. 2023. 12. 22.

[Python] 머신러닝 02_훈련 및 테스트데이터 분류하기 프로그래밍 세계를 탐구합시다. 훈련 및 테스트데이터 분류하기 훈련, 검증, 테스트 데이터 분류 시 주로 사용되는 변수명 - 정의된 변수 이름은 없음 - 훈련데이터 : 훈련(fit)에 사용되는 데이터 : (훈련 독립변수) train_input, train_x, x_train : (훈련 종속변수) train_target, train_y, y_train - 검증데이터 : 훈련 정확도(score)에 사용되는 데이터 : (검증 독립변수) val_input, val_x, x_val : (검증 종속변수) val_target, val_y, y_val - 테스트데이터 : 예측(predict)에 사용되는 데이터 : (테스트 독립변수) test_input, test_x, x_test : (테스트 종속변수) test_targ.. 2023. 12. 21.

[Python] 머신러닝 01_생선구분하기_K최근접이웃모델 프로그래밍 세계를 탐구합시다. 활용 데이터 data.txt 도미, 빙어 길이, 무게 데이터 데이터 처리 ### - 빙어와 도미 데이터 # - 생선의 종류를 분류(구분)하기 위한 모델 생성을 위해 # - 독립변수와 종속변수로 데이터를 가공해야 함 # - 독립변수(x) : 길이, 무게 # - 종속변수(y) : 생선종류(빙어 또는 도미) 훈련모델 처리 절차 1. 데이터 전처리 2. 데이터 정규화 3. 훈련 : 검증 : 테스트 데이터로 분류 (또는 훈련 : 테스트 데이터로 분류) - 6 : 2 : 2 또는 7 : 2 : 1, 데이터가 작은 경우에는 8 : 2 또는 7 : 3 정도로 분류 4. 모델 생성 5. 5. 모델 훈련(fit) (훈련 데이터와 검증 데이터 사용, 또는 테스트 데이터) 6. 모델 평가 (모델.. 2023. 12. 20.

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