혼자 공부하는 방

1. test / train from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() # iris 이용하기 train_data = iris.data train_label = iris.target # 분류모델 dt_clf = DecisionTreeClassifier() # sklearn의 다른 분류모델을 써도 됌 dt_clf.fit(train_data, train_label) pred = dt_clf.predict(train_data) print('분류 정확도:',accuracy_score(train..

내용 출처 : https://velog.io/@dlskawns/Linear-Regression-%EC%84%A0%ED%98%95%ED%9A%8C%EA%B7%80%EC%9D%98-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EC%A7%80%ED%91%9C-MAE-MSE-RMSE-R-Squared-%EC%A0%95%EB%A6%AC Linear Regression - 선형회귀의 평가 지표, MAE, MSE, RMSE, R Squared 정리 선형회귀의 다양한 평가 지표에 대한 공부했다.실제 데이터 표본과 예측데이터의 차이를 표현해 성능을 검토하기 위한 지표들이다. 풀어서 말하자면 Training 데이터로 학습한 회귀모델에 Test 또 velog.io # MAE(Mean Absolute of Errors) 평균절대오차 ..