데이터 공부하는 뉴욕킴

# 사이킷런을 이용하여 붓꽃(Iris) 데이터 품종 예측하기 1. 사이킷런 버전 확인 import sklearn print(sklearn.__version__) 2. 붓꽃 예측을 위한 사이킷런 필요 모듈 로딩(필수 라이브러리 불러오기) from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #결정트리 from sklearn.model_selection import train_test_split #학습과 분류 데이터 3. 학습 데이터와 테스트 데이터 세트로 분리 # X_train과 y_train은 모델을 학습시킬 때 사용되고(X_train과 y_train은 서로 겹치는 데이터가 없어야 함) # X_test는..

1. 싸이킷런(scikit-learn) - 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크, API 제공 - numpy와 scipy 기반에서 구축된 라이브러리 2. 용어 정리 - 피처(feature) : 일반 속성 - 레이블 : 타겟 값이 분류일 경우 → 데이터 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 - 클래스 : 타겟 값이 분류일 경우 → 데이터 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 - 타켓(값) → 학습할 값 - 결정(값) 3. 분류 예측 프로세스 1) 데이터 세트 분리(학습 데이터 / 테스트 데이터) 2) 모델학습 3) 예측수행 4) 평가(결과 비교 및 정확도 평가) 4. 사이킷런 기반 프레임워크 학습 : fit() 예측 : predict() 1) 내장 예제 데이터셋 - datasets.lo..