normalization (2) 썸네일형 리스트형 머신러닝 프로젝트 실행 -4 이번에는 머신러닝 프로젝트 4단계에 이어, 5단계를 살펴보도록 하겠습니다. 5. 다양한 모델을 탐색하고 그 중 가장 좋은 모델 찾기지금까지 문제를 정의하고, 데이터를 얻어서 탐색해 보았습니다. 그리고 트레이닝 셋과 테스트 셋을 샘플링하고, 자동적으로 머신러닝 알고리즘을 위해 클리닝해서 데이터를 준비하기 위해 변형 파이프라인을 작성했습니다. 이제 머신러닝 모델을 선택해서 트레이닝시킬 준비가 되었습니다. 트레이닝 셋에서 훈련하고 평가하기좋은 소식은 이전 1~4단계 덕분에, 이제 생각했던 것보다 상황이 훨씬 간단하게 진행될 것이라는 것입니다. 우선 선형 회귀 모델을 트레이닝해 봅시다.>>> from sklearn.linear_model import LinearRegression>>> lin_reg = Line.. 머신러닝 프로젝트 실행 -3 머신러닝 프로젝트 실행 1~3단계에 이어, 4단계를 정리하도록 하겠습니다. 4. 기본 데이터 패턴을 머신러닝 알고리즘에 더 잘 노출할 수 있도록 데이터 준비하기머신러닝 알고리즘을 위한 데이터를 준비할 시간입니다. 이것을 수동으로 하는 대신에, 자동으로 생성할 함수들을 사용해야 합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.어떤 데이터셋이든(예, 다음 번에 새로운 데이터셋을 얻게 되었을 때), 이들 변환을 쉽게 재적용할 수 있도록 해줍니다.미래의 프로젝트에서 재사용할 수 있는 변환 함수 라이브러리를 만들 수 있습니다.이들 함수들을 알고리즘에 피딩하기 전에 새로운 데이터를 변환하기 위해 실제 사용하는 시스템에서 사용할 수 있습니다. 다양한 변환을 쉽게 시도하고 어떤 변환 조합이 가장 잘 동작하는지 알 수 있도록 해줍니.. 이전 1 다음
