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Lv1 모델링 1/6 python 파이썬 scikit-learn
EDA 와 전처리를 끝내신 여러분 수고하셨습니다. 👏 EDA 를 통해 데이터를 살펴보고, 전처리를 하셨다면, 이제 본격적으로 머신러닝(Machine Learning) 모델을 훈련시키고, 훈련된 모델을 통해 예측을 해볼 것입니다. 💪
선행 연구된 놀랍고 다양한 모델들이 있는데, 이러한 ML 모델들을 TensorFlow, PyTorch 등 Python 오픈소스 머신 러닝 라이브러리를 통해 손쉽게 구현할 수 있습니다. 🎉
우리는 먼저 scikit-learn 라이브러리를 사용해 모델링을 시작해볼 것입니다. 😲
사용방법은 아주 간단합니다. Lv1_EDA_1/5_라이브러리불러오기(import) 에서처럼 import 하기만 하면 됩니다. 😉
import sklearn from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
이번 `Lv1_모델링_1/8_scikit-learn` 에서는 쥬피터 실습이 아닌 scikit-learn 공식 홈페이지에 있는 다양한 ML 종류들을 살펴보는 시간을 갖겠습니다.
⬅️ Lv1 | 전처리 | 2/2 | 결측치삭제하기(dropna())
Lv1 | 모델링 | 2/6 | 모델개념(의사결정나무)➡️
↩️ 오늘의 파이썬 리스트
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