[Machine Learning] 사이킷런(sklearn)

사이킷런 특징

• 다양한 알고리즘과 편리한 프레임워크, API
• 많은 환경에서 사용되는 성숙한 라이브러리

사이킷런 설치

pip install scikit-learn

간단하게 만들어보기

사이킷런에서 제공하는 결정트리를 이용해보자.

결정트리란

• 분할과 가지치기 과정을 반복하며 모델을 생성
• 분류와 회귀 모두 사용할 수 있다
  ...

구현하기

from sklearn import tree

sklearn 패키지에서 tree를 가져옵니다.

# [height, weight, foot size]
X = [[180, 70, 60], [150, 50, 40], [167, 59, 60], [145, 30, 35]]
Y = ['male', 'female', 'male', 'female']

임의로 만든 데이터셋을 준비합니다.

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

결정 트리를 만듭니다.

clf = clf.fit(X, Y)

기존에 준비한 데이터셋을 학습시킵니다.

prediction = clf.predict([[190, 70, 60]])
print(prediction)

예측하고자 하는 데이터값을 입력합니다.

소스코드

from sklearn import tree
# [height, weight, foot size]
X = [[180, 70, 60], [150, 50, 40], [167, 59, 60], [145, 30, 35]]
Y = ['male', 'female', 'male', 'female']


clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(X, Y)

prediction = clf.predict([[190, 70, 60]])
print(prediction)

참고한 자료

https://www.youtube.com/watch?v=T5pRlIbr6gg&list=PL2-dafEMk2A6QKz1mrk1uIGfHkC1zZ6UU&index=1

https://inuplace.tistory.com/548