물리/데이터 척척석사

모델을 학습시키고 결과를 시각화하려고 보면 feature_importances_ 처럼 밑줄이 붙는 값들이 있다. 선형회귀 모델에서도 결과로 나온 기울기(가중치)가 coef_ 로 계산되어서 나온다. 크게 중요해보이지는 않지만.. 왜 그럴까? > 훈련데이터에서 유도된 속성들은 항상 끝에 밑줄이 붙는다. 그 이유는 사용자 지정 변수와 구분하기 위해서이다! > 변수만들때 사용자 변수는 끝에 _를 붙이지 말도록하자! 모델에서 기인한 값인지 사용자지정변수인지 헷갈릴 수 있기 때문에! 를 참고했습니다.

프로그래밍/Data&ML 2022. 12. 7. 22:57

매서드 연결은 이전에도 언급했다. 2022.12.01 - [자연과학도를 위한 프로그래밍 (Python+MATLAB)/머신러닝과 데이터분석 (Python)] - [머신러닝 커닝 페이퍼] 메서드 연결 y_pred = dt_clf(X_train, y_train).predict(X_test) [머신러닝 커닝 페이퍼] 메서드 연결 y_pred = dt_clf(X_train, y_train).predict(X_test) 일반적으로 모델을 정의하고 학습하고 예측값을 만들때 코드를 나눠서 작성한다. 하지만 효율성을 위해 가독성을 포기하고 코드를 조금 짧게 작성할 수도 있다. # 일반적인 머신러닝 학습모델 super-master.tistory.com 데이터 Scale을 바꾸는 등의 전처리작업을 할 때 보통 fit 함수 ..

프로그래밍/Data&ML 2022. 12. 3. 15:28