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Scikit-learn
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2021년 4월 20일 (화) 07:57 판
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2021년 4월 20일 (화) 07:57
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48번째 줄:
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score = metrics.accuracy_score(label, pre) # 레이블과 예측값을 넣는다.
score = metrics.accuracy_score(label, pre) # 레이블과 예측값을 넣는다.
print('정답률 : ', score)
print('정답률 : ', score)
+
</syntaxhighlight>
+
|-
+
|학습한 매개변수 저장하기
+
|매번 새로이 학습하는 일은 번거롭다.
+
|<syntaxhighlight lang="python">
+
from sklearn.externals import joblib
+
+
joblib.dump(객체, "경로.pkl") # 교육한 객체를 .pkl 파일로 저장한다.
+
</syntaxhighlight>
+
|-
+
|학습데이터 읽기
+
|저장했으면 읽어야지.
+
|<syntaxhighlight lang="python">
+
file = "경로.pkl"
+
객체 = joblib.load(file)
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
81번째 줄:
96번째 줄:
|-
|-
|학습
|학습
−
|
+
|
일반적으로 machine이라는 이름보다,
+
+
classifier의 약자인 clf를 주로 쓴다.
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
machine = svm.SVC() # SVM객체 지정
machine = svm.SVC() # SVM객체 지정
Sam
사무관
,
인터페이스 관리자
,
관리자
, 교사
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