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scikit-learn의 메서드

다음 달에 회사가 성공적으로 채용할 신규 직원 수를 예측하기 위해 회귀 모델을 만들기로 했어요. 새 Python 스크립트를 열어 시작하려 하지만, 곧바로 sklearn에 모듈이 정말 많다는 사실을 깨닫게 되죠. 각 모듈 이름과 메서드, 그리고 어떤 모듈에 어떤 메서드가 들어 있는지 제대로 이해하고 있는지 확인해 봅시다.

아래 지침을 따라 sklearn을 사용해 교차 검증을 수행하는 데 필요한 메서드를 모두 불러오세요. 사용할 모듈은 다음과 같아요:

  • metrics
  • model_selection
  • ensemble

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서의 모델 검증

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연습 안내

  • 교차 검증의 점수를 계산하는 메서드를 불러오세요.
  • 랜덤 포레스트 회귀 메서드를 불러오세요.
  • 평균제곱오차(MSE) 지표를 불러오세요.
  • 교차 검증에서 사용할 스코어러를 만드는 메서드를 불러오세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____

# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____

# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____
코드 편집 및 실행