이 글에서는 Scikit-learn의 sklearn 라이브러리를 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 훈련하고, 파라미터들을 조절해가며 성능을 비교한다. 결정 트리에 관한 이론적 내용을 알고 싶다면 이곳으로. 코드 (나머지 시행에서는 올리지 않음) from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.tar..

이 글에서는 Scikit-learn의 sklearn 라이브러리를 사용하여 결정 트리 모델을 훈련하고, 파라미터들을 조절해가며 성능을 비교한다. 결정 트리에 관한 이론적 내용을 알고 싶다면 이곳으로. 시행 1 1.1. 파라미터 불순도 트리 최대 깊이 랜덤 스테이트 리프 노드 최소 샘플 수 Gini Impurity 5 1 3 1.2. 코드 (나머지 시행에서는 올리지 않음) from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree import matplotlib.pyplot as plt fro..

전체 코드 Iris 품종 분류 경진대회 - DACON 분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다. dacon.io from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.svm import SVC import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 데이터 세트 로드 dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) train = pd.read_csv(dir + '/train.csv') test = pd.rea..

전체 코드 Iris 품종 분류 경진대회 - DACON 분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다. dacon.io 이 글에서는 데이콘 연습 대회에 제출한 코드를 바탕으로, 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀 모델 이용 방법을 설명한다. 이번에는 데이터 스케일링 작업 없이 실습을 진행하였다(반성). from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import Labe..