인공지능
사이킷런
scikit-learn
Pipeline
make_pipeline
파이프라인
사이킷런에서 모델 파이프라인 만들기
보통 머신러닝 모델을 만들면 전처리부터 분류나 회귀까지 다양한 데이터가 다양한 단계를 거치게 됩니다.
예를 들어 어떤 데이터를 표준화 전처리 한 후 주성분 분석(PCA)를 진행하고 이것을 …
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LDA
머신러닝 데이터 선형 판별 분석 : LDA
선형 판별 분석, LDA는 규제가 없는 분류 모델에서 고차원의 데이터에 의한 과대 적합을 줄이고 특성을 추출하기 위한 기법중에 하나입니다.
이전에 주성분 분석(PCA)에 …
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PCA
머신러닝 데이터 주성분 분석하기 : PCA와 KernelPCA
PCA는 특성사이의 상관관계를 분석해서 분산이 가장 큰 방향을 찾아 그것을 축으로 하는 새로운 좌표공간으로 데이터를 투영하는 방법으로 데이터의 특성을 추출하거나 차원을 줄이는데 사용합니다.
입력 데이터 …
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표준화
최소최대변환
데이터 전처리 : 특성의 스케일 조정하기
세상의 데이터들은 자신들만의 기준과 단위가 있습니다. 그렇기 때문에 값이 천차만별이죠. 예를 들어 어떤 옷들의 무게는 100~120g 정도 되는데 가격은 150000~250000원 정도의 분포를 가진다고 생각을 해봅시다. …
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데이터 전처리: 훈련 셋과 테스트 셋 나누기
데이터의 전처리가 끝났다면 데이터를 훈련용 데이터와 테스트용 데이터로 나누어야 합니다.
그래야 훈련용 데이터로 훈련하고 테스트용 데이터로 그 모델의 성능을 검증할 수 있기 때문이죠.
사이킷런의 train_test_split …