[2] 사이킷런으로 시작하는 머신러닝

1. 사이킷런 소개와 특징

 - 사이킷런 : 파이썬 기반 머신러닝을 위한 가장 쉽고 효율적인 개발 라이브러리를 제공.

 

 - 설치 방법 : pip install scikit-learn

 - 사용법 : import sklearn

 

2. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기

 - 꽃잎 길이, 너비 / 꽃받침 길이, 너비 데이터로 꽃의 품종 예측하는 데이터셋

 - "분류(Classification)" : 학습을 위한 다양한 피처와 레이블 데이터로 모델 학습 후 별도의 테스트 데이터 세트에서 미지의 레이블을 예측하는 방식 (지도학습 방법 중 하나)

 - https://github.com/CinnaPie/ECC_1/blob/main/Chapter2/ECC_2_Flower.ipynb

 

3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기

 - https://github.com/CinnaPie/ECC_1/blob/main/Chapter2/ECC_2_Scikit-Famework.ipynb

 

4. Model Selection 모듈 소개

 - https://github.com/CinnaPie/ECC_1/blob/main/Chapter2/ECC_2_ModelSelection.ipynb

 

5. 데이터 전처리

 - https://github.com/CinnaPie/ECC_1/blob/main/Chapter2/ECC_2_DataPreprocessing.ipynb

 

6. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측

 - https://github.com/CinnaPie/ECC_1/blob/main/Chapter2/ECC_2_Titanic.ipynb

 

 

[사용 교재]

•  < 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 > // https://www.yes24.com/Product/Goods/108824557