바뀜

둘러보기로 가기 검색하러 가기
935 바이트 추가됨 ,  2021년 9월 1일 (수) 11:10
2번째 줄: 2번째 줄:  
==개요==
 
==개요==
 
사이킷런으로 랜덤포레스트를 만들 수 있다.
 
사이킷런으로 랜덤포레스트를 만들 수 있다.
==랜덤 포레스트==
+
==방법==
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
!절차
 
!절차
8번째 줄: 8번째 줄:  
!방법
 
!방법
 
|-
 
|-
|패키지 불러오기 및 데이터 정리
+
|데이터 정리
|
+
|데이터를 불러오고 정리한다.
 
|<syntaxhighlight lang="python">
 
|<syntaxhighlight lang="python">
from sklearn.enssemble import RandomForestClassifier
+
import pandas as pd
 +
 
 +
file_path = "..path"
 +
data = pd.read_csv(file_path)  # 필요한 자료를 불러온다. 혹은 df자료를 만든다.
 +
data = data.dropna(axis=0)  # 해당 축에 대해 빈 자료가 있는 행을 버린다.
 +
</syntaxhighlight>
 +
|-
 +
|예측할 데이터 선정
 +
|어떤 값을 예측할지 판단 근거와 분리한다.
 +
|<syntaxhighlight lang="python">
 +
# 레이블 만들기.
 +
y = data.판단할열  # 판단결과가 될 열을 지정한다.(해당 열을 시리즈로 반환.)
   −
data = [
+
# 근거데이터 만들기.
    [1,2,4],
+
features = ['열1', '열2', ...]  # 판단할 자료가 될 열을 지정한다.
    [1,5,3],
+
x = data[features]  # 판단근거를 준비한다.
    [1,5,2]
  −
    ]
  −
   
  −
# 데이터와 레이블 정리
  −
data = []
  −
label = []
  −
for row in data:
  −
    data.append(row[0], row[1]) # 판단의 기초가 되는 데이터리스트를 만든다.
  −
    label.append(row[2]) # 판단의 결과를 모은다.
   
</syntaxhighlight>데이터프레임을 활용하는 경우.(열 이름을 사용해 분리하는 게 가장 간단하고 직관적이다.)
 
</syntaxhighlight>데이터프레임을 활용하는 경우.(열 이름을 사용해 분리하는 게 가장 간단하고 직관적이다.)
 
|-
 
|-
|학습
+
|패키지 불러오기 및 데이터 입력
|일반적으로 machine이라는 이름보다,
+
+ 학습
 +
|데이터를 입력한다.
 +
일반적으로 machine이라는 이름보다,
 
classifier의 약자인 clf를 주로 쓴다.
 
classifier의 약자인 clf를 주로 쓴다.
 
|<syntaxhighlight lang="python">
 
|<syntaxhighlight lang="python">
machine = RandomForestClassifier()  # 객체 지정
+
from sklearn.enssemble import RandomForestClassifier
machine.fit(data, label)  # 데이터와 레이블 지정
+
 
</syntaxhighlight>
+
machine = RandomForestClassifier(random_state=13)  # 객체 지정
|}이후 사용법은 위와 같다.
+
machine.fit(data, label)  # 데이터와 레이블 지정하여 학습 실행.
 +
</syntaxhighlight>machine에 대해 다양한 파라미터가 있는데, 이는 상황에 따라 활용.
 +
|-
 +
|예측
 +
|판단근거를 넣어주면 예측값을 돌려준다.
 +
|<syntaxhighlight lang="python">
 +
data_for_predict = df.....  # 위에서 만든 판단근거와 동일한 형태의 df를 넣어준다.
 +
machine.predict(data_for_predict)
 +
</syntaxhighlight>가격을 예측할 때 넣는 판단근거의 df는 1행만 넣어주면 되고, 여러 행을 넣으면 리스트로 결과가 반환된다.
 +
|}
 
[[분류:랜덤포레스트]]
 
[[분류:랜덤포레스트]]
 
[[분류:Scikit-learn]]
 
[[분류:Scikit-learn]]

둘러보기 메뉴