오늘 아이펠 EXPLORATION 노드로 싸이킷런 5가지 분류기를 사용해봤다
- DecisionTreeClassifier
- RandomForestClassifier
- svm
- SGDClassifier
- LogisticRegression
간단한 딥러닝이라고 해도 수학공식을 꿰차고 머신러닝 지식이 빠삭해야만 실습이 가능할 것 같았는데, 전혀 그렇지 않았다
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logistic_model = LogisticRegression(random_state=32, max_iter=2500)
logistic_model.fit(X_train, y_train)
y_pred = logistic_model.predict(X_test)
print("[Report]\n", classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0))
print("[Confusion Matrix]\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))물론 단순한 데이터들이고 간단한 분류기이지만 코드 몇줄이 전부였다
각 모델부만 변경을 해주면 각 알고리즘에 따라 학습하고 검증한다
왜 모두의딥러닝 이라고 하는지 새삼 와닿기 시작한다
하루 빨리 딥러닝이 만만해졌으면 좋겠다
