머신러닝 용어, 기본 개념. 학습데이터? 테스트 데이터? 머신러닝 계의 Hello World인 붓꽃(load_iris) 연습하기.

ML 모델 : Machine Learning Model. Feature : 데이터 세트의 일반적인 속성. 학습데이터(Training Data) 레이블(타겟값) : 피처에 기반해서 학습을 기반으로 답을 학습을 하는 것. 어떤 특성의 라벨링을 붙인 것. 테스트 데이터(Test data) 이 때는 Feature들만 주고 답이 없다. Feature를 기반으로 레이블을 예측을 한다. 그래서 예측을 한 레이블의 값과 테스트 데이터에 실제 값을 비교하여 ML 모델이 얼마나 잘 만들어졌는지에 대한 것을 평가한다. import sklearn import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClass..

2023.06.25