반응형 Python/function148 모델 검증의 새로운 차원: sklearn.cross_validation.cross_val_score 모델 검증의 새로운 차원: sklearn.cross_validation.cross_val_score파이썬의 Scikit-learn 라이브러리는 머신 러닝 프로젝트에 강력한 도구를 제공합니다. 그 중 sklearn.cross_validation.cross_val_score 함수는 모델의 성능을 평가하는 데 필수적인 역할을 맡고 있습니다. 이 포스팅에서는 cross_val_score 함수의 개념과 사용법, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.cross_val_score 함수 소개cross_val_score 함수는 주어진 모델을 교차 검증을 통해 평가하며, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 확인할 수 있습니다. 데이터의 특정 부분에 과적합된 모델을 피하고, 보다 안정적인 성능을 확인하는.. 2025. 9. 4. 다층 퍼셉트론: sklearn.neural_network.MLPClassifier 소개 다층 퍼셉트론: sklearn.neural_network.MLPClassifier 소개기계학습의 세계에 들어오면 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 본질적으로 신경망의 기초가 되는 구조입니다. scikit-learn 라이브러리의 MLPClassifier는 이러한 다층 퍼셉트론을 이용해 분류 작업을 수행할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 이 블로그 포스트에서는 MLPClassifier의 기본 개념과 사용 방법, 그리고 간단한 예제를 통해 여러분이 이를 어떻게 활용할 수 있는지를 소개합니다.MLPClassifier란?MLPClassifier는 입력 데이터에 대한 레이어 기반의 인공 신경망을 구성하여 분류 작업을 수행합니다. 여러 은닉층을 통해 복잡한 데이터 패턴을 학습할 .. 2025. 9. 4. 타겟 변환 회귀: sklearn.compose.TransformedTargetRegressor 소개 타겟 변환 회귀: sklearn.compose.TransformedTargetRegressor 소개하기회귀 문제를 해결할 때, 종종 타겟 변수의 변환이 필요할 수 있습니다. scikit-learn의 TransformedTargetRegressor는 이러한 변환을 간편하게 관리할 수 있는 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 TransformedTargetRegressor의 개념과 사용법에 대해 소개하고, 실용적인 예제를 제공하겠습니다.TransformedTargetRegressor란?TransformedTargetRegressor는 타겟 변수를 변환하여 회귀 모델을 학습시키고, 예측할 때 다시 원래의 범위로 역변환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 비정상적인 분포를 가진 데이터의 예측 성능을 향상시킬 수 .. 2025. 9. 4. 재귀적 특성 제거: sklearn.feature_selection.RFE로 중요한 특성 찾기 재귀적 특성 제거: sklearn.feature_selection.RFE로 중요한 특성 찾기기계 학습에서 데이터 전처리는 매우 중요합니다. 그 중에서도 불필요한 특성을 제거하고, 모델 성능을 높이는 데 기여하는 기법으로 재귀적 특성 제거(Recursive Feature Elimination, RFE)가 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn.feature_selection.RFE를 사용하여 중요한 특성을 찾는 방법을 다루어 보겠습니다.sklearn.feature_selection.RFE 소개RFE는 모델을 반복적으로 학습시켜 가장 덜 중요한 특성을 제거해 나가는 과정입니다. 이 방법은 기능의 중요성을 평가하고 기능 집합을 점진적으로 줄여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법입니다.함수 시그니처.. 2025. 9. 3. 와인 데이터셋 로딩하기: sklearn.datasets.load_wine 활용하기 와인 데이터셋 로딩하기: sklearn.datasets.load_wine 활용하기와인 품질을 분석하고 예측하기 위한 데이터셋, 와인 데이터셋을 로딩하는 것은 머신러닝 프로젝트의 시작이라 할 수 있습니다. scikit-learn의 sklearn.datasets.load_wine 함수를 사용하면 쉽고 간편하게 이 데이터셋을 가져와 사용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 load_wine 함수의 사용법과 예제 코드를 안내합니다.load_wine 함수 소개와인 데이터셋은 다양한 화학적 성분을 기반으로 와인의 품질을 분류하는 데 사용되는 데이터입니다. sklearn.datasets.load_wine 함수를 통해 이 데이터셋을 로딩하여 데이터 분석 및 모델 학습에 활용할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.da.. 2025. 9. 3. FunctionTransformer로 데이터 변환하기 FunctionTransformer: 데이터 변환의 마법을 부르다데이터 과학에 있어 변환은 그 자체로 예술입니다! scikit-learn의 FunctionTransformer는 사용자가 정의한 함수를 통해 데이터를 손쉽게 변환할 수 있게 도와주는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 FunctionTransformer의 기능과 실용적인 예제 코드를 소개합니다.FunctionTransformer 소개FunctionTransformer는 Python의 함수 또는 람다를 사용하여 입력 데이터를 변환할 수 있도록 해줍니다. 이 방법은 데이터 전처리 과정에서 유용하게 사용되며, 손쉽게 파이프라인에 적용할 수 있습니다. 더 나아가, 복잡한 변환을 간단하게 처리할 수 있습니다.클래스 시그니처sklearn.preproc.. 2025. 9. 3. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 25 다음 반응형