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머신러닝 모델링

[KT] AIVLE SCHOOL 7일차 머신러닝인간은 경험을 통해 성장하고, 머신은 데이터를 통해 성장함데이터들을 학습하고 학습한 데이터들을 통해 특정 값을 예측적당량의 좋은 데이터가 중요 분류(Classification)와 회귀(Regression)모델링을 하기 전에 원하는 결과가 분류인지 회귀인지를 명확히 이해해야 함분류인지 회귀인지에 따라 사용할 알고리즘과 평가를 위한 함수가 달라짐분류와 회귀는 서로 다른 함수를 사용해 모델링을 하게 됨따라서 문제 유형을 정확히 파악하여 알고리즘과 평가 방법을 선택하고 관련된 함수를 사용해 모델링분류 문제알고리즘 DecisionTreeClassifierKNeighborsClassifierLogisticRegressionRandomForestCassifierXGBCl..

Data Science/머신러닝 2025.04.03
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