scikit-learn이란?
scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어를 위한 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, k-means 및 DBSCAN을 포함한 다양한 분류, 회귀 및 클러스터링 알고리즘을 제공하며, Python의 수치 및 과학 라이브러리인 NumPy 및 SciPy와 상호 운용되도록 설계되었습니다.
scikit-learn 사용 방법
- pip 또는 conda를 통해 scikit-learn을 설치한 다음 Python 코드에서 가져옵니다. 이 라이브러리는 fit() 메서드로 모델을 피팅하고, predict()로 예측하며, transform()으로 데이터를 변환하는 일관된 인터페이스를 제공합니다. 공식 웹사이트에서 광범위한 문서와 튜토리얼을 이용할 수 있습니다.
scikit-learn의 핵심 기능
- 분류: 객체가 속한 범주를 식별합니다.
- 회귀: 객체와 관련된 연속 값 속성을 예측합니다.
- 클러스터링: 유사한 객체를 자동으로 집합으로 그룹화합니다.
- 차원 축소: 고려해야 할 확률 변수의 수를 줄입니다.
- 모델 선택: 매개변수와 모델을 비교, 검증 및 선택합니다.
- 전처리: 특징 추출 및 정규화.
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