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Python 인공지능 scikit-learn 파이썬과 기계학습 - 1
2017.06.18 15:51
scikit-learn 파이썬과 기계학습 - 1
2016. 8. 18. 0:29

- 파이썬과 기계 학습
-
저자 라울 가레타, 기예르모 몬세치
출판 에이콘출판
발매 2016.01.04.
새 책을 사는 바람에 글쓰기
어쨌든 책읽고있다는 티를 내야하니까...
scikit-learn과 matplotlib, IPyhon NoteBook등의 패키지를 쉽게 설치하기 위해 아나콘다를 설치하라고 나와있다.
https://www.continuum.io/downloads
위 링크에서 본인에게 맞는 운영체제의 파일을 받아주면된다.
근데 보면 파이썬2와 3가 있는데 나는 파이썬의 버전별 차이를 모르고...책에서도 안나와있고.. 그래서 일단 2.7을 받아보았다.
검색해보면 파이썬3는 모든 변수가 객체로 처리되고 내부적변화와 몇가지 특징적인 문법차이가 있는듯하다.
아나콘다 설치후 파이썬 콘솔을 열고 책대로 따라한다.
(파이썬 기본 콘솔은 아나콘다를 설치한 폴더에 있음, 함께 설치된 jupyter Notebook등을 사용해도 됨, 아무거나)
기본 파이썬 콘솔
jupyter 웹기반 콘솔 화면
아래는 scikit-learn 설치 링크
https://sourceforge.net/projects/scikit-learn/files/
Scikit Learn - Browse Files at SourceForge.net
책에서 설명하는 머신러닝내용 말고 Anaconda사용법이나 책 앞부분에서 설명하는 튜토리얼같은 learn부분은 Anaconda 홈페이지나 Anaconda Navigator를 실행해서 자세히 배울 수 있다.
이후 1장에서는 sk learn에 기본적으로 포함되어있는 데이터셋을 이용하여 표본을 분류하고 선형분류하는 과정을 보여준다.
위에서 기본적으로 사용되는 sklearn 함수들
1. sklearn.cross_validation.train_test_split
공식 explanation 링크 : http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html
sklearn.cross_validation.train_test_split — scikit-learn 0.17.1 documentation
train_test_split(인자들)을 넣어서 사용한다. array의 parameter는 그냥 array명을 넣으면 되고, 옵션들은 각 '옵션=넣을값'으로 넣으면 된다.
옵션의 종류는 test_size, train_size, random_state , stratify 가 있다.
return은 여러개가 나오는데
list, length = 2 * len(arrays)
parameter로 넣은 array의 각 원소의 구조개수의 두배이다.
Example
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
[출처] https://m.blog.naver.com/deepdarksee/220790242957
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