파이썬#데이터분석#혼공#머신러닝#공부#기록1 Chapter07-2 혼공 파이썬 데이터 분석 머신러닝으로 예측하기 모델:머신러닝으로 훈련된 프로그램 객체 데이터에서 유용한 패턴을 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측을 만들수 있음 지도학습:정답(또는 타깃)을 알고 있는 문제에 적용하는 방법 입력과 타깃으로 모델을 훈련한 다음, 타깃이 없는 새로운 데이터에 적용하여 정답을 예측 비지도 학습:타깃이 없는 데이터에 적용하는 방법 훈련세트:모델을 훈련하기 위해 사용하는 데이터 테스트 세트:훈련된 모델을 평가 하기 위해 사용 (모델을 훈련하기 전에 전체 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용) 결정계수:회귀 모델 평가하는 대표적 방법 0~1사이의 값, 모델의 예측이 타깃의 평균과 비슷하면 0에 가까워지고 예측이 타깃에 정확하게 맞으면 1에 가까운 값이 됨 2차원 배열 형태로 만들려면 to_fram.. 2023. 7. 27. 이전 1 다음