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코딩헤딩

[ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-2 <정규화>

https://coding-heading.tistory.com/84 [ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-2 https://coding-heading.tistory.com/83 [ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-1 - 정의된 변수 이름은 없음 - 훈련데이터 : 훈련(fit)에 사용되는 데이터 : (훈련 독립변수) train_input, train-x, X_train : (훈련 종속변수) tra coding-heading.tistory.com 위 글과 이어집니다. 1. 데이터 수집 2. 독립변수 2차원과 종속변수 1차원 데이터로 취합 3. 훈련, 검증, 테스트 데이터로 섞으면서 분리 -----------3번 후 정규화 진---------- 4. 훈련, 검증, 테스트 데이터 중에 독립변수에 대해서만 정규..
카테고리 없음 2023. 12. 22. 22:12
[ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-2 <훈련 및 테스트 분류(train_test_split)>

https://coding-heading.tistory.com/83 [ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-1 - 정의된 변수 이름은 없음 - 훈련데이터 : 훈련(fit)에 사용되는 데이터 : (훈련 독립변수) train_input, train-x, X_train : (훈련 종속변수) train_target, train_y, Y_ train - 검증데이터 : 훈련 정확도(score)에 사 coding-heading.tistory.com 위 글과 이어집니다. * 머신러닝, 딥러닝에서 사용하는 테이터 분류기 함수 from sklearn.model_selection import train_test_split - 랜덤 하게 섞으면서 두 개(훈련 : 테스트)의 데이터로 분류함 train_input, test_inp..
카테고리 없음 2023. 12. 21. 20:52
[ML(머신러닝)] 머신러닝 기초 3-1 <훈련 및 테스트 분류(numpy 셔플링)>

- 정의된 변수 이름은 없음 - 훈련데이터 : 훈련(fit)에 사용되는 데이터 : (훈련 독립변수) train_input, train-x, X_train : (훈련 종속변수) train_target, train_y, Y_ train - 검증데이터 : 훈련 정확도(score)에 사용되는 데이터 : (검증 독립변수) val_input, val-x, X_val : (검증 종속변수) val_target, val_y, Y_ val - 테스트데이터 : 예측(predict)에 사용되는 데이터 : (테스트 독립변수) test_input, test-x, X_test : (테스트 종속변수) test_target, test_y, Y_ test 앞으로 변수의 이름은 위와 같이 통일한다. 1. 훈련과 테스트를 비율로 먼저 나누..
머신러닝 | 딥러닝 2023. 12. 21. 20:27
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