소개
분류 는 항목이 속한 범주를 예측하도록 모델을 학습시키는 기계 학습의 한 형태입니다. 예를 들어 병원에서 키, 체중, 혈압, 혈당 수치 같은 환자 진단 데이터를 사용하여 환자에게 당뇨병이 있는지를 예측할 수 있습니다.
범주 데이터에는 숫자 값 이 아닌 클래스가 있습니다. 일부 데이터 유형은 숫자 또는 범주일 수 있습니다. 예를 들어 경주에서의 시간은 초 단위의 숫자 값 시간 또는 빠름, 중간, 느림이라는 범주 클래스일 수 있습니다. 반면 어떤 종류의 데이터는 범주로만 표현할 수 있습니다(예: 원, 삼각형, 사각형과 같은 도형의 종류).
필수 조건
- 기본 수학 지식.
- Python을 사용한 프로그래밍 경험.
학습 목표
이 모듈에서는 다음에 대해 알아봅니다.
- 분류를 사용하는 경우
- Scikit-Learn 프레임워크를 사용하여 분류 모델을 학습하고 평가하는 방법