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| from sklearn.model_selection import train_test_split | | from sklearn.model_selection import train_test_split |
| | | |
− | train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, label, random_state=1) | + | train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, label, test_size=0.2, train_size=0.8, ,random_state=1) |
| </syntaxhighlight>random_state는 random함수의 seed값을 고정하여 매번 같은 데이터를 얻게 하기 위함.(test용, 교육용에서 채점 등에 사용. 모델이 랜덤한 효과로 좋아지지 않도록.) | | </syntaxhighlight>random_state는 random함수의 seed값을 고정하여 매번 같은 데이터를 얻게 하기 위함.(test용, 교육용에서 채점 등에 사용. 모델이 랜덤한 효과로 좋아지지 않도록.) |
| | | |
− | 일반적으로 이 대신 test_size=0.2 를 사용한다.(20%가 test 데이터로) | + | 일반적으로 이 대신 test_size=0.2 를 사용한다.(20%가 test 데이터로)(전체 값이 1이 아닌지, train_size와 같이 넣는다.) |
| |- | | |- |
| |학습한 매개변수 저장하기 | | |학습한 매개변수 저장하기 |
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| |} | | |} |
| | | |
| + | = 결측치 처리 = |
| + | {| class="wikitable" |
| + | !방법 |
| + | !설명 |
| + | |- |
| + | |결측치 채우기 |
| + | |<syntaxhighlight lang="python"> |
| + | from sklearn.impute import SimpleImputer |
| + | |
| + | imputer = SimpleImputer() |
| + | imputed_train_X = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(train_X)) # 학습용 자료에 결측치 채워넣기. |
| + | test_train_X = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기. |
| + | |
| + | </syntaxhighlight>결측치를 채우는 것만으로도 정밀도가 올라가는 경우가 많다. |
| + | |} |
| = 모델 검증 = | | = 모델 검증 = |
| {| class="wikitable" | | {| class="wikitable" |
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| print("정답률 : ", right/total) | | print("정답률 : ", right/total) |
| </syntaxhighlight>간단하게 모듈을 사용할 수도 있다.<syntaxhighlight lang="python"> | | </syntaxhighlight>간단하게 모듈을 사용할 수도 있다.<syntaxhighlight lang="python"> |
− | from sklearn import metrics # 추가로 가져온다. | + | from sklearn.metrics import accuracy_score # 추가로 가져온다. |
| | | |
− | score = metrics.accuracy_score(label, pre) # 레이블과 예측값을 넣는다. | + | score = accuracy_score(label, pre) # 레이블과 예측값을 넣는다. |
| print('정답률 : ', score) | | print('정답률 : ', score) |
| </syntaxhighlight> | | </syntaxhighlight> |
| |} | | |} |
− |
| |
− |
| |
| == SVM 알고리즘 == | | == SVM 알고리즘 == |
| 사용할 수 있는 SVM 알고리즘은 다음과 같다. 객체를 만들 때 알고리즘 이름만 바꾸어주면 된다. | | 사용할 수 있는 SVM 알고리즘은 다음과 같다. 객체를 만들 때 알고리즘 이름만 바꾸어주면 된다. |