[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 2장. (1) 학습 데이터와 테스트 데이터 분리하기

목차 01. 사이킷런 소개와 특징 1) skikit-learn 라이브러리 설치 후 확인 02. 첫 번째 머신러닝 만들어보기 - 붓꽃 품종 예측하기 1) 붓꽃 데이터 세트 로딩 2) 학습 데이터와 데이터 세트를 분리하기 3) 학습 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 테스트 데이터에서 결과 예측 03. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기 1) Estimator 클래스와 fit(), predict() 메서드 2) load_iris()가 반환하는 객체의 키(feautre_names, target_name, data, target)값 출력 [참고 서적] 2장 p.86 ~ p.99 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자 권철민 출판 위키북스 발매 2020.02.07. 01. 사이킷런 소개와 특징 가장 많이 사용되는 머신러닝 라이브러리. 최근엔 텐서플로, 케라스 등의 딥러닝 전문 라이브러리의 강세로 인해 줄어들기는 하지만 데이터 분석가가 가장 많이 의존하는 라이브러리. 설치 : Anaconda promp...