[ML] 알고리즘 체인과 파이프라인

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 대부분 머신러닝 애플리케이션은 하나의 알고리즘을 이뤄져있지 않고, 여러 단계의 처리 과정과 머신러닝 모델이 연결되어 있다. 이번에는 데이터 변환 과정과 머신러닝 모델을 쉽게 연결해주는 PipeLine 파이썬 클래스를 알아본다. 아래는 모델 체인의 좋은 예이다. 데이터셋을 MinMaxScaler로 전처리를 해서 커널 SVM 성능을 크게 향상 시킬 수 있다. 아래처럼 하면 SV(C=100) 모델의 정확도를 63%에서 97%로 개선할 수 있다. 데이터 전처리와 매개변수 선택 GridSearchCV를 사용해서 더 좋은 SVC 매개변수를 찾을 수 있다. 허나 이 코드는 잘못된 코드이다. 데이터의..........

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