Py) ML - 모델 평가(회귀모델)
Python / ML
7분 읽기 (대략 1051 단어)

Py) ML - 모델 평가(회귀모델)

머신러닝에서의 회귀모델의 평가(Evaluation, Scoring)를 위한 종속변수 평가지표에 대해 알아본다.
Py) ML - 모델 평가(분류모델)
Python / ML
7분 읽기 (대략 999 단어)

Py) ML - 모델 평가(분류모델)

머신러닝에서의 분류모델의 평가(Evaluation, Scoring)를 위한 종속변수 평가지표에 대해 알아본다.
Py) ML - 데이터 분할-02
Python / ML
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Py) ML - 데이터 분할-02

sklearn 라이브러리의 train_test_split() 함수를 사용하지 않고 Holdout Test를 위해 데이터를 분할하는 다양한 방법을 알아보자.
Py) ML - One-Hot Encoding
Python / ML
21분 읽기 (대략 3113 단어)

Py) ML - One-Hot Encoding

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Py) ML - 정규화
Python / ML
30분 읽기 (대략 4462 단어)

Py) ML - 정규화

sklearn 라이브러리의 정규화 클래스를 사용하여 데이터를 정규화(normalization) 하는 방법에 대해 알아본다.
Py) ML - 데이터 분할-01
Python / ML
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Py) ML - 데이터 분할-01

sklearn 라이브러리의 train_test_split() 함수를 사용하여 데이터세트를 분할하는 방법에 대해 알아본다.
R) ML - train, test 데이터세트 분리
R / ML
10분 읽기 (대략 1452 단어)

R) ML - train, test 데이터세트 분리

머신러닝을 모델링을 할 때 데이터 전처리가 끝난 이후 꼭 하는 것이 있다. 바로 학습(train) 데이터세트와 평가(test) 데이터세트 분리이다. 7:3인지? 8:2인지? 그리고 validation set은 또 무엇인지 알아보도록 하자.
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