오늘 노래 추천 🪩
- 아티스트
- Miley Cyrus
- 앨범
- Wrecking Ball
- 발매일
- 1970.01.01
I came in like wrecking ball
I never hit so hard in love
All I wanted was to break the wall
All you ever did was wreck me
Yeah, you wreck me
DAY 1
[ Machine Learning ]
머신 러닝
ㅡ ML 의 과정 ㅡ
[ XOR 연산자 모델 생성 실습 ]
xor 연산 결과를 도출하는 머신러닝 학습모델 생성
ㅡ 문제 정의 ㅡ
xor 연산자
ㅡ library import ㅡ
라이브러리 임포트
ㅡ data setting ㅡ
xor 연산 데이터 생성
ㅡ train, test 데이터 분류 ㅡ
iloc
ㅡ train, test 문제, 답지 데이터로 분류 ㅡ
iloc
ㅡ KNN 모델 생성 ㅡ
KNeighborsClassifier
sklearn.neighbors 의 KNeighborsClassifier 을 import 후 KNN 모델 생성 ( n_neighbors 값 지정 )
ㅡ KNN 모델 학습 ㅡ
fit ()
ㅡ KNN 모델 예측 ㅡ
predict ()
ㅡ KNN 모델 평가 ㅡ
score ()
1. 생성한 모델 자체에서 제공하는 score 함수
2. sklearn.metrics 패키지의 accuracy_score
둘 중 하나 선택 ( 같은 결과 도출 )
[ AND 연산자 모델 생성 실습 ]
and 연산 결과를 도출하는 머신러닝 학습모델 생성
ㅡ DataFrame 생성 ㅡ
and 연산자
ㅡ train, test 데이터 분류 ㅡ
iloc
ㅡ KNN 모델 생성, 학습, 예측, 평가 ㅡ
KNeighborsClassifier
[ BMI 데이터 판별 모델 생성 실습 ]
bmi 데이터를 이용해 비만을 판단하는 모델 생성
ㅡ 문제 정의 ㅡ
and 연산자
ㅡ library, data import ㅡ
import, read_csv
필요한 라이브러리를 import 하고 구글 드라이브에 마운트 후 csv 파일을 불러옴
ㅡ 데이터 정보 확인 ( 행/열 정보, 결측치 여부 등 ) ㅡ
info ()
ㅡ 데이터 분석 ㅡ
describe, unique, value_counts ()
ㅡ bmi 레이블 별 분포 현황 시각화 ㅡ
plt.scatter
ㅡ 데이터 분류 ㅡ
iloc
ㅡ KNN 모델 생성, 학습, 예측 ㅡ
KNeighborsClassifier
모델을 생성해 학습시키고 test 데이터를 예측한 결과를 DataFrame 에 넣어줌
ㅡ KNN 모델 평가 ㅡ
accuracy_score ()
BYE