결정트리(2)
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[머신러닝] 랜덤포레스트를 이용한 은행 마케팅 (deposit 예측)
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import export_graphviz from sklearn import tree from sklearn import metrics %matplotlib inline 데이터 # UCI Bank Marketing data set archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php path = "C:\\Users\\student\\Desktop\\DY\\★ 데이터\\307.bankmarketing\\" ..
2020.05.19 -
[머신러닝] 결정트리와 랜덤포레스트를 이용한 분류 기법
참고 문헌 : [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] p103~ p121 1. 결정트리 (DecisionTreeClassifier) * 만들어진 모델을 쉽게 시각화할 수 있어 비전문가도 이해하기 쉬움 * 특성의 정규화나 표준화 같은 전처리 과정이 필요없음 * 과대적합이 되는 경향이 있음 유방암 분류 예제 import sklearn from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = sklearn.datasets.load_breast_cancer() X_train, X_test , y_train, y_test =..
2020.05.19