Sesac 37일차

머신러닝 환경설정

Visual Studio Tools

머신러닝 개요

• 지도 학습
• 비지도 학습
• 강화 학습

지도 학습

• 분류
• 군집화
• 선형 회귀

선형회귀

• 손실함수 : 실측값에서 오차값 뺀 값을 제곱
• 경사하강법 : 기울기가 0인 곳을 향하여 이동
• https://blog.naver.com/beyondlegend/222161152322

비지도학습

• 군집 : K-means Clustering(평균 군집)

사이킷런

• 수업 교재 : 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(위키북스, 권철민)
• 교재 2장에 해당되는 내용

!python -V

-> Python 3.9.13

import sklearn

sklearn.__version__

-> '1.0.2'

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd

iris = load_iris(as_frame=True)
iris.data

K-fold

• 보통 5분할 후 하나씩 돌려가면서 나머지 집단을 학습시켜서 테스트

cv_accuracy = []
n_iter = 0

for train_index,test_index in kfold.split(iris.data):
    # print(train_index)
    # print(test_index)
    X_train,X_test = iris.data[train_index],iris.data[test_index]
    y_train,y_test = iris.target[train_index],iris.target[test_index]
    dt_clf.fit(X_train,y_train)
    pred = dt_clf.predict(X_test)
    n_iter += 1
    accuracy = accuracy_score(y_test,pred)
    cv_accuracy.append(accuracy)
    print(n_iter,accuracy)
    print(y_test)

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