데이터분석 (3) 썸네일형 리스트형 12-4. 머신러닝 회귀모델 총정리 (이패스 신성진 김용재 와 함께하는 AI모델링) 회귀모델을 위한 데이터불러오기, 전처리 작업 (데이터일반분할)이패스 신성진 김용재 와 함께하는 AI모델링# 📌 Wine 데이터 - 회귀 모델 총정리 (일반 Train/Test Split 사용)# - 다양한 회귀 모델을 학습하고 성능 평가 수행import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNetfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoosting.. 12-3. 머신러닝 분류모델 총정리(이패스 신성진 김용재 와 함께하는 AI모델링) 머신러닝 지도학습 분류모델 (데이터 불러오기, 전처리) - 일반분할이패스 신성진 김용재 와 함께하는 AI모델링# 📌 머신러닝 지도학습 모델 - 분류모델 총정리 (Heart 데이터 활용)# - 일반 Train/Test Split을 사용 (K-Fold 분할은 주석으로 설명)# - 각 모델의 하이퍼파라미터를 상세히 설명import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_scorefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_.. 13. 모델평가 (모델성능비교) 회귀 모델 평가# 📌 Wine 데이터 - 일반 Train/Test Split 후 다양한 회귀 모델 성능 평가import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom xgboost import XGBRegressorfrom lightgbm import LGBMRegressorfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean.. 이전 1 다음