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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
115
2
머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
>>>
forest
_
rmse
21941
.
911027380233
>>>
display
_
scores
(
forest
_
rmse
_
scores
)
Scores
:
[
51650
.
94405471 48920
.
80645498 52979
.
16096752 54412
.
74042021
50861
.
29381163 56488
.
55699727 51866
.
90120786 49752
.
24599537
55399
.
50713191 53309
.
74548294
]
Mean
:
52564
.
1902524
Standard deviation
:
2301
.
87380392
오, 훨씬 좋네요. 랜덤 포레스트는 매우 훌륭해 보입니다. 하지만 훈련 세트에 대한 점수가 검증
세트에 대한 점수보다 훨씬 낮으므로 이 모델도 여전히 훈련 세트에 과대적합되어 있습니다. 과
대적합을 해결하는 방법은 모델을 간단히 하거나, 제한을 하거나 (즉, 규제), 더 많은 훈련 데
이터를 모으는 것입니다. 그러나 랜덤 포레스트를 더 깊이 들어가기 전에, 여러 종류의 머신러
닝 알고리즘으로 하이퍼파라미터 조정에 너무 많은 시간을 들이지 않으면서 다양한 모델 (다양
한 커널의 서포트 벡터 머신, 신경망 등 )을 시도해봐야 합니다. 가능성 있는
2
~
5
개 정도의 모
델을 선정하는 것이 목적입니다.
TIP
실험한 모델을 ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731