728x90 SMALL 로지스틱 회귀1 [머신러닝] 로지스틱 회귀(생선 확률 예측) 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (hanbit.co.kr) * 문제: 로지스틱 회귀로 확률을 예측한다. k-최근접 이웃 분류기의 한계를 경험해 보고 이를 해결하기 위해 로지스틱 회귀를 사용해 생선 종류의 확률을 예측한다. * 문제 해결 과정 1. 데이터 준비하기(pandas) 2. 훈련 세트와 테스트 세트 만들기 3. k-최근접 이웃 분류기의 확률 예측 4. 로지스틱 회귀 1) 로지스틱 회귀로 이진 분류 2) 로지스틱 회귀로 다중 분류 1. 데이터 준비하기(pandas) 판다스로 인터넷에서 데이터를 바로 다운로드하자. import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data') fish.head() # 처음 5개 행 출력 read_c.. 2023. 2. 10. 이전 1 다음 728x90 LIST
