머신러닝2 [machine learning] 모델 평가 1. 변수 중요도 모델이 트리기반일때 변수중요도 확인방법 - DecisionTree # 변수 중요도 plot def plot_feature_importance(importance, names, topn = 'all'): feature_importance = np.array(importance) feature_names = np.array(names) data={'feature_names':feature_names,'feature_importance':feature_importance} fi_temp = pd.DataFrame(data) fi_temp.sort_values(by=['feature_importance'], ascending=False,inplace=True) fi_temp.reset_inde.. 2023. 3. 10. 머신 러닝 1. 알고리즘 1)회귀 알고리즘 1. LInear Regression 위 사진처럼 y = ax+b의 형태로 알고리즘을 찾는 방법이며, 회귀에서만 쓸수 있다. model.coef_ 기울기(a) model.intercept_ 절편(b) from sklearn.linear_model import LinearRegression 라이브러리 2. K-Nearest Neighbor 주변이웃에게 물어보는 알고리즘이다. 주변 값들에게 물어보는 알고리즘 회귀, 분류 둘다 쓸 수 있다. scaling이 필요하다. from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # target이 회귀일때 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # t.. 2023. 2. 22. 이전 1 다음
