모델링 코드 구조
사이킷런
: 지도/비지도 학습 알고리즘을 제공하는 대표적인 Python 라이브러리.
https://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn: Python의 기계 학습 — scikit-learn 1.2.2 문서
모델 선택 매개변수와 모델을 비교, 검증 및 선택합니다.
응용 프로그램: 매개변수 조정을 통한 정확도 향상 알고리즘: 그리드 검색, 교차 유효성 검사, 메트릭 등…
scikit-learn.org
모델링 코드 구조
1. 불러오기: 사용할 라이브러리를 불러옵니다.
2. 모델 선언: 사용할 모델 선언.
3. 교육: 모델을 교육합니다.
4. 예측: 모델로 예측합니다.
5. 평가: 예측 및 실제 값으로 모델 성능을 평가합니다.
모델링 코드
# 1. 사용할 라이브러리 불러오기
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 모델
from sklearn.metrics import mean_squared_error # 평가 방법
# 2. 모델 선언
model = LinearRegression()
# 3. 학습
model.fit(x_train, y_train)
# 4. 예측
pred = model.predict(x_val)
# 5. 평가
mean_squared_error(pred, y_val)