Study/CODE 2기 [프로젝트로 배우는 데이터사이언스]11 [삼위일체(3조)] 프로젝트로 배우는 데이터 사이언스 1.1 사이킷런과 머신러닝1.1.1 사이킷런 소개 scikit learn이란 파이썬의 대표적인 머신러닝 라이브러리이다. scikit learn 의 기능1. classification : 분류 작업 시행 예를 들어, 고객이 물건을 구매할 것인지, 또는 광고를 클릭할 것인지 아닌지와 같은 분류 작업에 사용된다. 맨 왼쪽줄의 세 input 값에 대한 성능을 비교하고 있는데, 어떤 알고리즘을 사용하는지에 따라 성능이 차이 나는 것을 볼 수 있다. 2. regression: 회귀 ( 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정)regression 은물건의 가격을 예측할 때, 또는 광고의 효율, 판매량 등이 얼마나 나올지를 예측할 때 사용한다. 이 외에도 clustering, Dime.. 2024. 3. 11. [All in One(2조)] 프로젝트로 배우는 데이터사이언스_1주차 분류모델의 기초 [1주차] 작성일자: 2024-03-11 팀 구성원: 도우진, 오소민,오현정,정원준,최준헌 1. 1. 1 Scikit-learn 소개 Scikit-learn의 개념 -> Scikit-learn은 파이썬을 대표하는 머신러닝 라이브러리로, '사이킷런'이라고도 부른다. 이 라이브러리는 오픈 소스로 공개되어 있어 누구나 무료로 사용할 수 있다. Scikit-learn의 기능 1. Classification(분류) -> 객체가 속한 카테고리를 구분한다. ex) 물건을 구매할지 안할지, 광고를 클릭할지 안할지 등 구분할 수 있는 값들을 분류로 예측 2. Regression(회귀) -> 객체와 연관된 연속형 값 속성을 예측한다. ex) 얼마를 구매할지, 광고의 효율이 어느 정도 나올지 등을 특정 수치.. 2024. 3. 11. [Trillion(1조)] 프로젝트로 배우는 데이터 사이언스 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 팀 구성원 -남유한 -김도균 -윤서현 -임규민 -서장원 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.1 사이킷런과 머신러닝 1.1.1 사이킷런 소개 - 사이킷런(Scikit-.. 2024. 3. 10. 이전 1 2 3 다음
