머신러닝과 싸이킷 - 런 패키지

** 민형기 강사님 강의를 기반으로 작성했습니다 

 

** 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하는 학문 ( Arthur Samuel ) 

** 과거 데이터로부터 얻은 경험이 쌓여감에 따라 주어진 태스크의 성능이 점점 좋아질때 컴퓨터 프로그램은 경험으로부터 학습한다고 할 수 있음 

 

> 명시적인 프로그램에 의해서가 아니라, 주어진 데이터로부터 규칙을 찾는것, 기계가 하는 것 

> 머신 러닝 ( machine learning ) 

 

* Scikit - learn 

> 2007년 구글 썸머 코드에서 처음 구현 , 대중화까지는 오래 걸렸음 

> 2015 ~ 2016 쯤에 지금처럼 자리잡게 됨

> 원래는 교수/랩 마다 분위기가 조금씩 달랐음 

> 현재는 파이썬에서 가유명한 기계 학습 오픈 소스 라이브러리 

 

* 사이킷 런에서 의사 결정 나무를 통해 iris 데이터 분륳해보기 

> import DecisionTreeClassifier 

> classifier_name = DecisionTreeClassifier()

> 분류기에 fit 하는 단계 classifier.fit(분류할 데이터, 데이터 레이블) 

> 예측 classifier_name.predict(테스트 데이터셋) 

> accuracy_score을 활용

> accuracy_score(정답,예측값) 으로 정확도 계산