코딩헤딩

* 훈련 모델 처리 절차 1. 데이터 전처리 2. 데이터 정규화 3. 훈련 : 검증 : 테스트 데이터로 분류 (또는 훈련 : 테스트 데이터로 분류) - 6 : 2 : 2 또는 7 : 2 : 1, 데이터가 작은 경우에는 8 : 2 또는 7 : 3 정도로 분류 4. 모델 생성 5. 모델 훈련 [*fit(함수)] (훈련 데이터와 검증 데이터 사용, 또는 테스트 데이터) 6. 모델 평가 (모델 선정, 검증데이터) 7. 하이퍼파라미터 튜닝 8. 5~6번 진행 9. 최종테스트 [*predict, 예측] (테스트 데이터 사용) * 생선구분하기 방어와 도미 데이터 데이터 처리 방어와 도미 데이터 - 생선의 종류를 분류(구분)하기 위한 모델 생성을 위해 독립변수와 종속변수로 데이터를 가공해야 함 - 독립변수(x) : 길..