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Python 튜토리얼
Lv1 모델링 python 파이썬 4/6 모델훈련 (의사결정나무)
모델을 선언한 후, fit(X, Y) 함수를 사용해서 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 💪
여기서 주의해야 할 점은 X 데이터는 예측에 사용되는 변수들이고, ✅ Y 데이터는 예측결과 변수여야 한다는 것입니다. ✅
X 데이터는 train data 에서 drop([‘제외할컬럼명’], axis=1) 함수를 이용해 예측할 피쳐를 제외할 수 있습니다.
Y 데이터는 train[‘예측할컬럼명'] 으로 인덱싱할 수 있습니다.
X_train = train.drop(['제외할컬럼명'], axis=1) Y_train = train['예측할컬럼명']
이제 모델을 선언하고, fit() 함수를 이용해 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
model = DecistionRegressor() model.fit(X_train, Y_train)
Colaboratory 를 처음 접한 분은 👉 Colab 이란?
↩️ 오늘의 파이썬 리스트
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"model = DecisionTreeRegressor()" 이 부분에 오타가 있는 것 같습니다.
네 초심자를 위한 강의인데 중간중간에 오타가 보이네요
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DecistionRegressor() 스펠링이 DecisionTreeRegressor() 요렇게 되어야 하지 않을까 싶습니다.
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mission clear
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fit()함수를 사용할 때 왼쪽 값이 input값이고 오른쪽 값이 output값인가요?
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ThankYou
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✅ 오타있어요 DecistionRegressor -> DecisionTreeRegressor
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done+
DecisionTreeClassifier->DecisionTreeRegressor
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