728x90 반응형 지도학습2 (머신러닝) Supervised vs Unsupervised Learning 간단 정리 머신러닝에서 'Supervised'와 'Unsupervised Learning'에 대해 학습하고 그 차이점을 알아보자 Supervised Learning vs Unsupervised Learning 1. Supervised Learning (지도 학습) - 타겟 Y가 명확하게 존재하는 경우 사용하는 학습방법 ex) 어떤 사람이 상품을 샀다/안샀다 등 - 현업에서 만날 수 있는 대다수의 문제가 이 'supervised learning'에 해당 → Regression, Classification, Deep learning X(독립변수)와 Y(종속변수) 사이의 관계를 찾고, 이를 이용하여 미래의 Y(=target)값을 예측하는 원리 - Y가 categorical일 경우, Classification(분류) 영역.. Machine Learning/데이터 분석 이론과 기초 2024. 2. 27. 더보기 ›› [Titanic] Model Development(ML) - Randomforest (지도학습) ※ 타이타닉에 승선한 사람들의 데이터로 승객들의 생존여부를 예측하는 모델 구축 / 개발 ※ Dataset Check, EDA, Feature Engineering 이후 머신러닝(ML) 모델을 만들고, 예측하기 → 지도학습, Sklearn 1. Model 생성 및 테스트 (ML, Randomforest) - RandomForestClassifier : 이진 분류 (Classifier 알고리즘) - Forest : Decision Tree를 랜덤하게 만들고, ensemble 시킨 형태 1.1. 필요한 라이브러리 선언 - 데이터분석과 머신러닝은 'Sklearn' 라이브러리를 반드시 숙지해야 한다. - 학습하지 않은 Test set을 입력해도 성능도 확인! from sklearn.ensemble import R.. Data Analyst/Kaggle & DACON 2022. 12. 4. 더보기 ›› 반응형 이전 1 다음
