728x90 분류2 [ML] 붓꽃의 품종 분류(지도학습 / 분류) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt - Data Collection from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() iris_dataset.keys() # 데이터셋에 대한 설명 print(iris_dataset['DESCR'][:193]+'\n') # 예측하려는 붓꽃의 품종 이름 iris_dataset['target_names'] # 특성 # sepal은 꽃받침, petal은 꽃잎 iris_dataset['feature_names'] # 실제 데이터는 target과 data에 들어있음 # 샘플의 수 확인 iris_dataset['data'].sh.. 2021. 4. 29. [ML] 머신러닝 기초 - 지도학습(Supervised Learning) 데이터에 대한 Label(명시적인 답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법 스팸 메일 분류, 집 가격 예측(회귀) 분류(Classification) 미리 정의된 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것(y가 범주형 데이터로 구성) 클래스 레이블은 이산적이고 순서가 없음 속성 값을 입력, 클래스 값을 출력으로 하는 모델 이진분류, 다중분류 붓꽃(iris)의 세 품종 중 하나로 분류, 암 분류, 광고성 이메일 감지(이진 분류), 손글씨 인식(다중 분류) 등 회귀(Regression) 연속적인 숫자를 예측하는 것 속성 값을 입력, 연속적인 실수 값을 출력으로 하는 모델(y가 수치 데이터로 구성) 예측 값의 미묘한 차이가 크게 중요하지 않음 입력값 x와.. 2021. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
