지도학습 (3) 썸네일형 리스트형 2. 사이킷런으로 시작하는 머신러닝(1)붓꽃분류 붓꽃 보자마자 생각난 것은 머신러닝 분류....(예전에 생활코딩들을 때 붓꽃예제를 분류의 예시로 이런이런 원리로 분류한다~~ 이런식으로만 하고 넘어가셨는데 어떻게 기억해냈지..ㅋㅋ) ->(아이리시꽃_머신러닝_지도학습_분류 게시글) https://jjrm.tistory.com/46 #2. Orange3 지도학습(2) 이전에는 종속변수가 범주형이 아닌 숫자형일 때 컴퓨터를 학습시키는 방법을 알아봤다(회귀) 4.1. 분류문제 소개 범주형 데이터(categorical)를 다루는 학습방법은 분류!(classification) 예제)아이리스 jjrm.tistory.com 사실 머신러닝하면 요즘은 다들 텐서플로우 같은 전문 라이브러리를 사용하니까.. 사이킷런은 처음 들어보는 라이브러리다.(가장 많이 사용된다고는 함).. #2. Orange3 지도학습(2) -Numerical(숫자형)-Regression(회귀) -Categorical(범주형)-Classification(분류) 아이리스 꽃의 종류를 분류하는 모델을 만들어보자! -꽃의 형태에 따라 어떤 종류의 붓꽃인지 알아내기 -꽃받침(sepal), 꽃잎(petal)으로 아이리스의 종류를 분류한다 여기서 -모양과 관련된 독립변수 4개: sepal length, sepal width, petal length, petal width -종속변수 1개: iris 4.2. 분류학습방법선발전 오렌지로 한번 해보자! URL로 데이터를 가져오고 각각의 학습방법을 통해 만들어진 모델들 여러 모델들의 예측 결과-전체 데이터 중에 몇 건의 데이터를 맞췄는가에 대한 지표이고 1에 가까울 수록 좋은 것임=> 1일 경우 모델이 좋을 .. #4. 머신러닝 야학_4일차(지도학습) 머신러닝 분류 지도학습 이해하기 과거의 데이터로부터 학습해서 결과 예측을 하게끔 도와준다(지금까지 했던 손톱, 레몬에이드 카페) => 충분히 많은 데이터, 독립변수와 종속변수의 관계가 명확해야 학습할 수 있는 모델이 만들어짐 과거의 독리변수와 종속변수의 관계를 컴퓨터에게 학습시키면 컴퓨터는 그 관계를 설명할 수 있는 공식을 만들어낸다 => 이 공식을 머신러닝에서는 '모델'이라고 부르고, 데이터가 많을 수록 모델은 더욱 정확해진다 ==>따라서 적은 지식과 노력으로 나의 공식을 만들 수 있어서 사용할 수 있음 지도학습의 종류 회귀(regression) 예측하고 싶은 종속변수가 숫자, 양적데이터일 때(레몬에이드 예제) 즉, 숫자를 예측하고 싶을 때->"지도학습의 회귀로 해결해주세요." 분류(classifica.. 이전 1 다음
