AI (77) 썸네일형 리스트형 XOR 문제 보호되어 있는 글입니다. Logistic Regression 2 보호되어 있는 글입니다. Logistic Regression 1 보호되어 있는 글입니다. Linear Regression 3 보호되어 있는 글입니다. Regression, Classification , Neural Network 개념 머신러닝 Regression 연속적인 데이터 값을 학습하여 이후에 임의의 값이 올 경우 어떤 값이 올지를 예측하는 패턴 Classfication 데이터의 분포를 학습해서 임의의 데이터가 올 경우에 이 데이터가 어떤 분포에 속하는지 알아 내는 것 딥러닝 Neural Network 인간의 뉴런과 비슷한 방식으로 작동 뉴런의 이전 뉴런의 출력을 각각 인풋으로 받아 모두 더함. 이 값이 threshold를 넘으면 다음 뉴런으로 전달 인풋 1 부터 n까지 적당한 가중치를 곱해서 더한 뒤 특정 값을 넘을 때 전달. 하이퍼 파라미터 조정법 첫 번째, 초매개변수 값의 범위를 10의 거듭제곱 단위, 로그스케일로 대략적으로 설정한다. 두 번째, 설정된 범위에서 초매개변수의 값을 무작위로 추출한다. 세 번째, 샘플링한 초매개변수 값을 사용하여 학습하고, 검증 데이터로 정확도를 평가한다. 네 번째, 2~3번째 단계를 반복하여, 그 정확도 결과를 보고 초매개변수의 범위를 좁혀간다. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set df.info() 데이터 포맷 확인. metrics.accuracy_score(pre_1,y_test)*100 예측 값과 테스트 값의 비교로 성능확인. Pd.Series -> 1차원 배열. Value로 들어갈 값 넣어준 후에 Index를 바꿔 줄 수 있음. Sort_values는 당연히 value기준으로 정렬됨. import pandas as pd import numpy as np from sklearn import metrics train= pd.read_csv("data.csv") #B양성 M악성 train = train.drop(["Unnamed: 32"],1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() train["dia.. 데이터 셋의 임의의 칼럼의 행 데이터 뽑기. importances_df["importances"].values[0] #importances_df 데이터 셋에서 importances 칼럼의 첫 번째 데이터. 이름 string값으로 정렬 하는것은 df.sort_values(by ="name") 숫자 값을 기준으로 정렬 df.sort_values("count",ascending =False) 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 다음
