sklearn (3) 썸네일형 리스트형 전처리와 학습 과정을 하나의 과정으로 실행하는 sklearn의 pipeline 2020. 4. 6. 08:00 아마 Python으로 머신러닝을 공부하시는 분들은 scikit-learn을 많이들 사용하실텐데요. 보통 결정나무를 제외하면 대부분 전처리를 꼭 하게 됩니다. 하다못해 Scaler라도 적용을 하겠죠. 이 때 이런 과정 - Scaler와 모델의 fit 과정이라도 한 번에 진행하면 편할 수도 있습니다. 여러 방법이 있겠지만, 그 중 하나는 pipeline입니다.일단, 이번에는 wine 데이터를 사용해 보도록 하겠습니다. 이 데이터는 그렇게 중요하지 않구요. 그냥, pipeline 예제만 보일려고 하는 것입니다. 간단하게 red / white 와인을 분류해보려는 시도이지요^^간단하게 특성 X과 라벨 y을 잡았구요~pipeline을 StandardScaler를 통과하고 DecisionTreeClassifier를 .. Scikit Learn을 이용한 라벨인코딩 - LabelEncode 2019. 9. 30. 08:00 라벨인코딩은 데이터사이언스, 머신러닝 과정에서 많이 사용하는 기능입니다. Scikit Learn에서는 간단한 라벨인코딩 기능을 제공하는데요. 오늘은 그 간단한 기능을 살짝 설명하려고 합니다.오늘은 아이리스 데이터를 대상으로 하겠습니다.아이리스 데이터를 불러와서 데이터는 value 위치에, feature_names는 컬럼이름으로 잡고, 아이리스의 품종을 의미하는 target 데이터도 컬럼으로 포함시켰습니다.target_names의 경우는 setosa, versicolor, virginica로 세 가지입니다. 라벨인코딩이라는 것은 이름으로 되어있는 것을 숫자로 혹은 그 반대로 변환하는 것입니다.그렇게 해주는 기능을 손쉽게 sklearn이 제공하는 것이지요.라벨인코딩 기능을 사용하기 위해서 sklearn의 p.. Scikit Learn (sklearn) SGDRegressor 사용할 떄 Loss 그래프 확인하는 방법 2019. 9. 23. 08:00 요즘 저는 한양대에서 본교와 에리카를 합쳐서 수업하는 머신러닝 수업을 교양으로 공동 수업 중이고, 한양대 에리카에서 로봇공학과 학생들을 대상으로 기계학습론이라는 과목도 공동 진행 중인데요. 그래서 수업용으로 자료를 만들다가, 한 가지 발견한 것이 있네요. 바로 scikit learn의 linear_model에 SGDRegressor에서 케라스나 텐서플로우 처럼 iteration마다 loss를 history로 저장해서 그래프로 확인하는 기능을 찾을 수 가 없더라구요ㅠㅠ. 그래서 역시 구글을 뒤졌죠^^ 이제 없던 옵션을 만들러 갑니다.^^ (아 근데 혹시 이것보다 더 간단한 방법이 있을 수 있죠.ㅠㅠ. 제가 들 찾아봤을 수 있으니까요ㅠㅠ) import numpy as np import matplotlib.p.. 이전 1 다음
