David의 개발 이야기!

의사결정회귀트리 회귀에 대해 알아보자! [ DecisionTree 에 대한 설명 ] 주제 : 직급별 연봉 계산기 위 데이터를 토대로 6.5년차 일때의 연봉을 예측하고자 한다! [ 방법 ] 1. 라이브러리 호출하기 2. 데이터셋 불러오기 3. Decision Tree Regression 모델 학습시키기 4. 새로운 결과 예측하기 5. 시각화 하기 1. 라이브러리 호출하기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 2. 데이터셋 불러오기 dataset = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Machine Learning A-Z (Codes and Datasets)/Part 2 - Regressio..

Simple Linear Regression 단순회귀를 적용하는 방법을 알아보고, 연차별 임금 예측 모형을 만들어보자! 1. 라이브러리 호출하기 Importing the libraries 2. 데이터셋 불러오기 Importing the dataset 3. 훈련세트와 테스트 세트로 나누기 Splitting the dataset into the Training set and Test set 4. 단순선형회귀모델에 학습시키기 Training the Simple Linear Regression model on the Training Set 5. 테스트 세트 결과 예측하기 Predicting the Test set results 6. 결과 시각화하기 Visualizing the Training set and th..

1. MNIST 데이터셋 MNIST 는 기계학습 분야에서 아주 유명한 데이터셋으로 0-9까지 숫자 이미지로 구성된다. 훈련이미지가 6만장, 시험이미지가 1만장 준비되어 있다. 이러한 데이터를 통해 모델을 학습하고, 학습한 모델로 시험 이미지들을 얼마나 정확하게 분류하는지를 평가한다. load_mnist 함수는 읽은 MNIST 데이터를 (훈련이미지, 훈련레이블), (시험이미지, 시험레이블) 형식으로 반환한다. 인수로는 3가지를 설정할 수 있는데, normalize 는 입력 이미지의 픽셀 값을 0.0 ~ 1.0 사이의 값으로 정규화할지를 정한다. flatten 는 입력이미지를 평탄하게, 즉 1차원 이미지로 만들지를 결정한다. FALSE 설정하면 1*28*28의 3차원의 배열로, True로 하면 784개의 원..