데이터와 인공지능 훑어보기

Scikit-Learn(sklearn) Pipeline 데이터 전처리에서 학습까지의 과정을 하나로 연결해주는 것 Scikit-learn 파이프라인을 사용하면 데이터 전처리 및 학습의 모든 단계를 포함하는 단일 개체를 만들 수 있다. 파이프라인에 작업(변수 선택, 표준화, 모형 클래스 등)을 등록만 해주면 기존 과정을 한 번에 처리할 수 있다. train과 test 데이터 손실을 피할 수 있다 교차검증 및 기타 모델 선택 유형을 쉽게 만든다. 재현성이 증가한다. Pipeline 작업명, 작업 클래스 두 개로 이루어진 튜플을 리스트로 담아서 전달 Pipeline(['작업명1', 작업 클래스 1), ('작업명2', 작업 클래스 2),...]) from sklearn.feature_selection import..

Scikit-Learn(사이킷런) python 머신러닝 라이브러리 Scikit-Learn 설치 # scikit-learn 설치 pip install scikit-learn # 설치 확인 import sklearn sklearn.__verion__ 의존성 라이브러리 Numpy (Numerical Python) Scipy Scipy(사이파이) 파이썬을 기반으로 하여 과학, 분석, 그리고 엔지니어링을 위한 과학(계산)적 컴퓨팅 영역의 여러 기본적인 작업을 위한 라이브러리 Numpy, Pandas, Matplotlib, Sympy 등과 함께 동작 수치적분 루틴과 미분방정식 해석기, 방정식의 근을 구하는 알고리즘, 표준 연속/이산 확률분포화 다양한 통계관련 도구 제공 기능 설명 scipy.integrate 수치적..