4-2주차: 사전과정과 최적화

Scikit-learn • Python은 머신러닝 알고리즘을 수행할 수 있는 많은 라이브러리를 제공 • 그 중에서도 가장 널리 알려진것이 scikit-learn • 변수 – 특성(feature)변수: 독립(independent)변수 또는 외생(exogenous)변수 → x 변수[n_sample, n_features]: 2D 텐서 – 목적(target)변수: 종속(dependent)변수 또는 내생(endogenous)변수 → y 변수[n_sample, n_features]: 2D 텐서 • 예를 들어, x=[1,2,3,4,5]에 대하여 – x가 5개의 표본이고 특성변수가 1개인 자료 → x1=[5,1] 이 되어야 함 – x가 1개의 표본이고 특성변수가 5개인 자료 → x2=[1,5] 이 되어야 함 Scikit-learn 이용 절차 1. 적절한 모형 추정 클래스를 scikit-learn으로부터 import한다. 2.

모형 추정 클래스에 필요한 초모수(hyper-parameter)들의 값을...