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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
230
1
머신러닝
환합니다. 예를 들어 길이가
5cm
이고 너비가
1
.
5cm
인 꽃잎을 발견했다고 가정합시다. 이
에 해당하는 리프 노드는 깊이
2
에서 왼쪽 노드이므로 결정 트리는 그에 해당하는 확률을 출
력합니다. 즉,
Iris
-
Setosa
0
%(
0
/
54
),
Iris
-
Versicolor
90
.
7
%(
49
/
54
),
Iris
-
Virginica
9
.
3
%(
5
/
54
)입니다. 당연히 클래스를 하나 예측한다면 가장 높은 확률을 가진
Iris
-
Versicolor
(클래스
1
)를 출력할 것입니다. 확인해봅시다.
>>>
tree
_
clf
.
predict
_
proba
([[
5
,
1
.
5
]])
array
([[
0
.
,
0
.
90740741
,
0
.
09259259
]])
>>>
tree
_
clf
.
predict
([[
5
,
1
.
5
]])
array
([
1
])
정확하네요! 추정된 확률은 [그림
6
-
2
]의 오른쪽 아래 사각형 안에서는 어느 위치든 동일합니
다.
2
예를 들어 길이가
6cm
이고 너비가
1
.
5cm
인 꽃잎도 확률이 같습니다 (사실 이 경우에는
Iris
-
Virginica
에 더 가까워 보입니다).
6.4
CART
훈련 알고리즘
사이킷런은 결정 트리를 훈련시키기 위해 (즉, 트리를 성장시키기 위해 )
CART
Classification
And
Regression
Tree
알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘의 ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731