크리스마스 트리 만들기 꾸미기 전과정 하우쎈스 와인 14m 풀세트

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혼자공부하는 머신러닝 딥러닝 책의 Youtube 강의를 보며 실습 및 공부한 내용입니다. 목적 결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 이슈를 다루어 봅니다. 결정 트리가 머신러닝 이슈를 어떠한 방식으로 해결하는지 이해합니다. 핵심 키워드 결정 트리, 불순도, 정보 이득, 가지치기, 특성 순위 책 220p 시작하기 전 에피소드 한빛 마켓에서 신상품으로 와인을 판매하려 합니다. 캔와인인데 레드 와인과 화이트 와인 표시가 누락되었습니다. 캔에 인쇄된 알코올 도수, 당도, PH 값으로 와인 종류 구별할 수 있는 방법이 있을까? 이 3가지 값에 로지스틱 회귀 모델을 적용해보기로 했다.

화이트 와인이 양성 클래스로 값은 1입니다.

장신구 달기

그리고 검수받은 장식품을 다. 펼쳐놓고 누락된 게 있나 상품 인터넷 상세페이지를 보고 체크합니다. 저는 제대로 잘 왔답니다 상품과 같이 들어있던 간단 설명서.왜 읽고도 트리 가지 피기 다음이 전등 설치인걸 까먹었는지 하하트리 가지 피고 전등 설치하고 그 담에 장신구 달기 별표 잠깐의 쉬는시간이 지나고. 우리 아들은 맨날 바쁩니다 장식품을 큰 것부터 시작하여 시작하여 깝니다. 비벼보니 정상이라고 합니다. 제일 큰 볼들은 초반에 꾸밀꺼예요 첨엔 맨 윗부분에 별을 달아줍니다.

글루건 자국이 선연하지만 놀랍게도 나중에 눈에 뵈지도 않습니다. 그만큼 트리가 휘황찬란해지기 때문에요.가성비 트리라 장식품 디테일이 이렇긴 합니다. 3만원 중반에 사서 전혀 게의치 않았어요. 대충 위에서 꽂아줍니다.

지니 불순도

rarr gini는 지니 불순도를 의미합니다. DecisionTreeClassifier 클래스의 criterion 매개변수의 기본값이 gini rarr criterion 매개변수의 용도는 노드에서 데이터를 분할할 기준을 정하는 것 ex 위 실습에서 당도를 0.239를 기준으로 나누었다. rarr 지니 불순도 1 음성 클래스 비율2 양성 클래스 비율2 rarr 노드에 하나의 클래스만 있다면야 지니 불순도는 0이 되어 가장 작다.

이런 노드를 순수 노드라고 부른다.

결정 트리란?

rarr 예 아니오에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘입니다. rarr 비교적 가정 과정을 이해하기 쉽고 성능이 뛰어나다. rarr 사이킷런에서 결정 트리 알고리즘 제공. DecisionTreeClassifier 클래스 rarr 노드 체험 데이터의 특성에 대한 테스트를 표현 rarr 가지branch 테스트의 결과True, False를 나타내며 일반적으로 하나의 노드는 2개의 가지를 가진다.

rarr 경로 노드 맨 위의 노드 rarr 리프 노드 맨 아래 끝에 달린 노드. 리프 노드에서 가장 많은 클래스가 가정 클래스가 됩니다.

불순도 차이

rarr 결정 트리 모델은 부모 노드와 자식 노드의 불순도 차이가 가능한 크도록 정보 이득이 최대가 되도록 트리를 성장시킨다. rarr 부모의 불순도 왼쪽 노드 샘플 수 부모의 샘플 수 x 왼쪽 노드 불순도 오른쪽 노드 샘플 수 부모의 샘플 수 x 오른쪽 노드 불순도 rarr 정보 이득 부모와 자식 노드 사이의 불순도 차이. 노드를 순수하게 나눌수록 정보 이득이 커진다.

로지스틱 회귀로 와인 분류하기

이번에는 6,497개의 와인 샘플 데이터를 사용해 와인을 분류하겠습니다. 데이터의 주소는 다음과 같습니다. import pandas as pdwine pd.readcsvhttpsbit.lywinecsvdata

와인 데이터셋을 판다스 데이터프레임으로 제대로 읽어 들였는지 head 메서드로 처음 5개의 샘플을 확인해 보겠습니다.

자주 묻는 질문