전체 글 (75) 썸네일형 리스트형 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 33회차 미션 27. ch04. sklearn - 분류 - 14. 정밀도(precision)와 재현율(recall) - 30. ch05. sklearn - 회귀 - 02. 보스턴 주택 가격예측 데이터셋 27. ch04. sklearn - 분류 - 14. 정밀도(precision)와 재현율(recall) from sklearn.metrics import precision_score, recall_score 정밀도 (precision) 양성 예측 정확도 TP / (TP + FP) precision_score(y_test, pred) 무조건 양성으로 판단하면 좋은 정밀도를 얻기 때문에 유용하지 않습니다. 재현율 (recall) TP / (TP + FN) 양성 샘플의 비율 recall_score(y_test, pred) 28.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 32회차 미션 23. ch04. sklearn - 분류 - 10. 결정 트리(Decision Tree) - 26. ch04. sklearn - 분류 - 13. 오차행렬(confusion matrix) 23. ch04. sklearn - 분류 - 10. 결정 트리(Decision Tree) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dtc = DecisionTreeClassifier() dtc.fit(x_train, y_train) dtc_pred = dtc.predict(x_valid) (dtc_pred == y_valid).mean() 24. ch04. sklearn - 분류 - 11. graph_viz로 시각화 해보기 from sklearn.tree import expor.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 31회차 미션 19. ch04. sklearn - 분류 - 06. stochastic gradient descent - 22. ch04. sklearn - 분류 - 09. 서포트 벡터 머신 (SVM) 19. ch04. sklearn - 분류 - 06. stochastic gradient descent stochastic gradient descent (SGD): 확률적 경사 하강법 from sklearn.linear_model import SGDClassifier step 1: 모델 선언 sgd = SGDClassifier() step 2: 모델 학습 sgd.fit(x_train, y_train) step 3: 예측 prediction = sgd.predict(x_valid) (prediction == y_valid).. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 25 다음
