Hippo's data

오늘은 저번에 이어서 지도학습 중 선형모델에 대해 알아보겠습니다 저번에는 회귀방식의 선형모델을 알아보았는데요 이번에는 분류 방식의 선형모델 실습을 해보도록 하겠습니다 분류용 선형모델은 이진분류Binary Classification와 다중분류Multiclass Classification로 구분할 수 있습니다 -> 임계치 0과 비교하여 방정식 값이 0보다 작으면 -1 / 크면 +1로 예측 대중적인 알고리즘 -> 로지스틱회귀 logistic regression / linear_model.LogisticRegression에 구현됨 -> 서포트 벡터 머신 support vector machine / svm.LinearSVC에 구현됨 *** 주의) 로지스틱회귀 logistic regression -> 회귀 regr..

머신러닝 입문에서 자주 등장하는 '붓꽃 품종 분류'를 진행해보겠습니다 목적: 품종구분된 데이터로 새로 채집한 붓꽃 품종 예측하기(지도학습 & 분류classification) 클래스(class) - 붓꽃 종류(3개) :'setosa' 'versicolor' 'virginica' 특성(피쳐) (4개) : 'sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)' -> 붓꽃의 꽃잎(petal), 꽃받침(sepal)의 폭(width)과 길이(length) # 라이브러리 불러오기 & 버전확인 import sys print("Python 버전:", sys.version) import pandas as pd print("pandas..