scikit-learn 튜토리얼
scikit-learn 은 Python 머신 러닝에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 저희 튜토리얼은 초급 및 중급 데이터 과학자 모두에게 적합한 다양한 ML 알고리즘, 모델 선택 및 평가 기술을 다룹니다. 무료 랩과 실질적인 코드 예제를 통해 ML 모델 구축에 대한 실습 경험을 얻을 수 있습니다. 저희 데이터 과학 플레이그라운드를 통해 scikit-learn 기능과 데이터 세트를 실시간으로 실험할 수 있습니다.
Scikit-learn 교차 검증
이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 교차 검증을 수행하여 머신러닝 모델의 성능을 더 강력하게 평가하는 방법을 배웁니다.
scikit-learn
Scikit-learn 데이터 로딩 및 탐색
이 랩에서는 클래식 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 에서 데이터셋을 로딩하고 탐색하는 기본 사항을 배웁니다. 데이터, 타겟 및 특징 이름에 접근하고 간단한 시각화를 수행하는 연습을 합니다.
scikit-learn
Scikit-learn 데이터 전처리
이 실습에서는 고전적인 Iris 데이터셋을 사용하여 scikit-learn 의 기본 데이터 전처리 기법, 즉 StandardScaler 를 사용한 특성 스케일링과 LabelEncoder 를 사용한 타겟 인코딩을 배웁니다.
scikit-learn
Scikit-learn 설치 및 설정
이 랩에서는 scikit-learn 설치를 확인하고, 필요한 모듈을 가져오고, Python 에서 머신 러닝을 시작하기 위한 샘플 데이터셋을 로드하는 방법을 배웁니다.
scikit-learn
Scikit-learn KNN 분류
이 랩에서는 scikit-learn 을 사용하여 K-Nearest Neighbors (KNN) 분류기를 구축하고, Iris 데이터셋으로 훈련하며, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.
scikit-learn
Scikit-learn 선형 회귀
이 실습에서는 scikit-learn 을 사용하여 캘리포니아 주택 가격을 예측하는 간단한 선형 회귀 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
scikit-learn
Scikit-learn 모델 평가
이 실습에서는 정확도, 혼동 행렬, 정밀도, 재현율, F1 점수를 포함한 다양한 지표를 사용하여 scikit-learn 분류 모델을 평가하는 방법을 배웁니다.
scikit-learn
SVM 을 사용한 붓꽃 분류
이 프로젝트에서는 Support Vector Classifier (SVC) 모델을 사용하여 붓꽃 데이터셋을 분류하는 방법을 배웁니다. 붓꽃 데이터셋은 붓꽃의 여러 종에 대한 정보를 담고 있는 고전적인 머신 러닝 데이터셋으로, 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이 및 꽃잎 너비를 포함합니다.
Pythonscikit-learn
Scikit-learn 면접 질문 및 답변
핵심 개념, 알고리즘, 모델 평가 및 실제 적용 사례를 다루는 포괄적인 가이드로 Sklearn 면접을 준비하세요.
scikit-learn