scikit-learn을 활용한 머신 러닝

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

머신 러닝이란 무엇인가요?

  • 머신 러닝은 다음과 같은 과정입니다:
    • 컴퓨터는 데이터로부터 의사결정을 학습할 수 있는 능력을 부여받음
    • 명시적으로 프로그래밍되지 않음!
scikit-learn으로 배우는 지도 학습

머신 러닝의 예시

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scikit-learn으로 배우는 지도 학습

비지도 학습

  • 레이블이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴 밝혀내기

  • 예시:

    • 고객을 서로 다른 범주로 그룹화하기(클러스터링)

cluster analysis

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

지도 학습

  • 예측된 값은 알려져 있음

  • 목표: 미학습 데이터의 목표 값을 특성으로 예측

features and target variables

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

지도 학습의 유형

  • 분류: 대상 변수는 범주들로 구성됨

atm

  • 회귀: 타깃 변수는 연속형

properties

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

명명 규칙

  • 특성 = 예측 변수 = 독립 변수

  • 타깃 변수 = 종속 변수 = 응답 변수

features and target variables

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

지도 학습을 사용하기 전에

  • 요구사항:
    • 결측값 없음
    • 숫자 형식의 데이터
    • pandas DataFrame 또는 NumPy 배열에 저장된 데이터
  • 탐색적 데이터 분석(EDA)을 먼저 수행
scikit-learn으로 배우는 지도 학습

scikit-learn 구문

from sklearn.module import Model

model = Model()

model.fit(X, y)

predictions = model.predict(X_new)

print(predictions)

array([0, 0, 0, 0, 1, 0])
scikit-learn으로 배우는 지도 학습

연습해 봅시다!

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

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