scikit-learn 빠르게 시작하기
이 강좌에서는 scikit-learn 을 사용하여 데이터로부터 예측 모델을 구축하는 방법을 배웁니다. 머신러닝의 기본 개념을 탐색하고 scikit-learn 을 사용하여 지도 학습 및 비지도 학습 문제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 또한 모델 평가, 매개변수 조정 및 일반적인 함정을 피하는 방법을 배웁니다. 실제 데이터 세트를 사용하여 머신러닝 문제의 예제를 다룰 것입니다.
scikit-learn 빠르게 시작하기 | 실습 강좌
Beginner
01
Scikit-Learn 의 선형 모델
이 실습에서는 scikit-learn 의 선형 모델을 탐색합니다. 선형 모델은 회귀 및 분류 작업에 사용되는 방법 집합입니다. 목표 변수가 특징의 선형 결합이라고 가정합니다. 이러한 모델은 단순성과 해석 가능성으로 인해 머신러닝에서 널리 사용됩니다.
02
판별 분석 분류기 설명
선형 판별 분석 (LDA) 과 2 차 판별 분석 (QDA) 은 머신러닝에서 사용되는 두 가지 고전적인 분류기입니다. LDA 는 선형 결정 경계를 사용하고, QDA 는 2 차 결정 경계를 사용합니다. 이러한 분류기는 닫힌 형태의 해결책을 가지고 실제로 잘 작동하며 조정할 하이퍼파라미터가 없습니다.
03
Scikit-Learn 데이터 세트 및 추정기 탐색
이 실습에서는 파이썬의 인기 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn 에서 설정 및 추정기 객체를 탐색합니다. 데이터 세트는 2 차원 배열로 표현되고 scikit-learn 에 맞게 전처리하는 방법을 배웁니다. 또한 데이터에서 학습하고 예측하는 데 사용되는 추정기 객체 개념을 탐색합니다.
축하합니다!
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배운 내용
이 코스를 통해 필수 개념과 실용적인 기술에 대한 실습 경험을 쌓았습니다. 주요 요점은 다음과 같습니다:
- 핵심 개념: 기본 원리와 기술을 마스터했습니다
- 실용 기술: 인터랙티브 랩과 연습을 통해 지식을 적용했습니다
- 실제 적용: 습득한 기술을 사용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다
다음 단계
- 더 고급 랩으로 연습 계속하기
- 지식을 확장하기 위해 관련 코스 탐색하기
- 배운 내용을 자신의 프로젝트에 적용하기
계속 배우고 즐거운 코딩 되세요! 🚀