반응형 iris데이터2 [머신러닝 with 파이썬] Pycaret이란? Pycaret을 활용한 머신러닝 이번에 알아볼 것은 pycaret이라는 라이브러리 입니다. 이 라이브러린는 분석하고자하는 데이터에 대해 머신러닝 기법들을 하나씩 적용해서 비교하는 수고를 덜어버릴 수 있는 유용한 라이브러리 입니다. 이를 통해 더 빠르고 효율적으로 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다. 1. Pycaret이란? - Pycaret이란, Python 기반의 오픈 소스 머신러닝라이브러리 중 하나로, 머신 러닝 모델을 쉽게 구축하고 비교하며, 모델을 최적화하고 평가하는데 도움을 주는 도구입니다. - 이를 활용해서, 데이터 과학자는 최소한의 코드 작성으로 다양한 머신러닝 모델을 탐색하고 최적화해볼 수 있습니다. - Pycaret을 활용해서 머신러닝을 통해 구현되는 a) 분류, b) 회귀, c) 클러스터링, d) 이상치 탐지 등 다.. 2023. 9. 24. [머신러닝 with Python] 결정 트리(Decision Tree) (1/2) / 결정트리 시각화(Graphviz 활용) / 붓꽃(iris) 데이터 이번에 알아볼 것은 분류(Classification) 모델의 대표격인 결정트리 / 결정나무 (Decision Tree) 입니다. 1. 결정트리 / 결정나무(Decision Tree)란? - 결정트리(Decision Tree)는 머신러닝 알고리즘 중 직관적으로 이해하기 쉬운 알고리즘의 대표격입니다. - 분류(Classification) 모델의 대표격이지만, 회귀(Regression) 모델로도 활용할 수 있습니다. - 해당 모델은 스무고개와 같은 if/else 기반의 룰을 연계하여 데이터를 분류 (또는 회귀)를 합니다. - 결정트리(Decision Tree)의 주요 특징은 아래와 같습니다. 1) 계층적 구조: 결정 나무는 계층적으로 구성된 트리 모양의 구조를 가지며, 맨 위에는 "루트 노드"가 있고, 이후에.. 2023. 9. 7. 이전 1 다음 반응형
