회귀를 위한 중심화 및 스케일링

이제 데이터 스케일링의 이점을 확인해 봤으니, 파이프라인을 사용해 music_df 특성을 전처리하고, 노래의 음량을 예측하는 라쏘 회귀 모델을 구축해 볼 것입니다.

X_train, X_test, y_train, y_test는 music_df 데이터세트에서 생성되었으며, 여기서 타깃은 "loudness"이고 특성은 데이터세트의 다른 모든 열입니다. Lasso과 Pipeline또한 여러분을 위해 이미 가져와져 있습니다.

참고로 "genre"는 이진 특징으로 변환되었으며, 1은 록 노래를 나타내고 0은 다른 장르를 나타냅니다.

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scikit-learn으로 배우는 지도 학습

연습 안내

StandardScaler를 가져오세요.
파이프라인 객체의 단계를 생성하세요: "scaler"라는 StandardScaler 객체와 alpha를 0.5로 설정한 "lasso"라는 라쏘 모델입니다.
스케일링하고 라쏘 회귀 모델을 구축하기 위해 단계가 있는 파이프라인을 인스턴스화하세요.
테스트 데이터에서 R-제곱 값을 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import StandardScaler
____

# Create pipeline steps
steps = [("____", ____()),
         ("____", ____(alpha=____))]

# Instantiate the pipeline
pipeline = ____(____)
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Calculate and print R-squared
print(____.____(____, ____))

코드 편집 및 실행

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scikit-learn으로 배우는 지도 학습

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4.8+

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이 챕터에서는 분류 문제에 대해 소개하고 지도 학습 기법을 활용하여 이를 해결하는 방법을 배우게 됩니다. 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 분할하고, 모델을 적합킨 후 예측을 수행하며, 정확도를 평가하는 방법을 학습합니다. 모델 복잡성과 성능 간의 관계를 알아보며, 학습한 내용을 텔레콤 회사의 고객 이탈 여부 분류 문제에 적용하게 됩니다.

Exercise 1: scikit-learn을 활용한 머신 러닝 Exercise 2: 이진 분류 Exercise 3: 지도 학습 워크플로 Exercise 4: 분류 과제 Exercise 5: k-최근접 이웃 (KNN): Fit Exercise 6: k-최근접 이웃 (KNN): 예측 Exercise 7: 모델 성능 측정 Exercise 8: 학습/테스트 분할 + 정확도 계산 Exercise 9: 과적합과 과소적합 Exercise 10: 모델 복잡도 시각화

이 챕터에서는 회귀 분석에 대해 소개하고, 광고 비용 데이터세트를 활용하여 매출 값을 예측하는 모델을 구축합니다. 선형 회귀의 메커니즘과 R-제곱, 평균 제곱근 오차(RMSE)와 같은 일반적인 성능 지표에 대해 학습합니다. k-겹 교차 검증을 수행하고, 회귀 모델에 정규화를 적용하여 과적합 위험을 감소시킬 것입니다.

Exercise 1: 회귀 입문 Exercise 2: 특성 만들기 Exercise 3: 선형 회귀 모델 구축하기 Exercise 4: 선형 회귀 모델 시각화하기 Exercise 5: 선형 회귀의 기초 Exercise 6: 회귀를 위한 학습 및 예측 Exercise 7: 회귀 성능 Exercise 8: 교차 검증 Exercise 9: R-제곱을 위한 교차 검증 Exercise 10: 교차 검증 지표 분석하기 Exercise 11: 정규화된 회귀 Exercise 12: 정규화된 회귀: 릿지 Exercise 13: 특성 중요도를 위한 라쏘 회귀

모델을 학습시켰으므로, 이제 이를 평가하는 방법을 학습합니다. 이 챕터에서는 분류 모델 성능을 분석하기 위한 여러 지표와 scikit-learn을 활용한 시각화 기법을 소개합니다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 분류 및 회귀 모델을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다.

Exercise 1: 여러분의 모델은 얼마나 좋은가요?Exercise 2: 주요 지표 결정하기 Exercise 3: 당뇨병 예측 분류기 평가하기 Exercise 4: 로지스틱 회귀와 ROC 곡선 Exercise 5: 로지스틱 회귀 모델 구축하기 Exercise 6: ROC 곡선 Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: 하이퍼파라미터 튜닝 Exercise 9: GridSearchCV를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝 Exercise 10: RandomizedSearchCV를 활용한 하이퍼파라미터 튜닝

결측값을 대체하고, 범주형 데이터를 수치형 값으로 변환하고, 데이터를 스케일링하고, 여러 지도 학습 모델을 동시에 평가하고, 워크플로를 간소화하는 파이프라인을 구축하는 방법을 배우세요!

Exercise 1: 데이터 전처리 Exercise 2: 더미 변수 만들기 Exercise 3: 범주형 특성을 사용한 회귀 Exercise 4: - 결측치 처리하기 Exercise 5: 결측치 제거하기 Exercise 6: 노래 장르 예측을 위한 파이프라인: I Exercise 7: 노래 장르 예측을 위한 파이프라인: II Exercise 8: 중심화와 스케일링 Exercise 9: 회귀를 위한 중심화 및 스케일링

현재 연습

Exercise 10: 분류를 위한 중심화 및 스케일링 Exercise 11: 여러 모델 평가하기 Exercise 12: 회귀 모델 성능 시각화하기 Exercise 13: 테스트 세트에서 예측하기 Exercise 14: 분류 모델 성능 시각화하기 Exercise 15: 노래 인기도 예측을 위한 파이프라인 Exercise 16: 축하합니다!