파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

당연히 이보다 나은 방법이 있습니다. 여기에 전문가 지식이 필요합니다. 훈련 데이터의 대여

데이터 그래프를 보면 시간과 요일이라는 두 요소가 중요한 것으로 보입니다. 그럼 이 두 특성

을 추가해보겠습니다.

POSIX

시간으로는 아무것도 학습되지 않으므로 이 특성은 제외합니다.

먼저 시간만 사용해보겠습니다. 이번에는 [그림

4

-

14

]처럼 매일 같은 패턴의 예측이 만들어졌

습니다.

In [65]:

X_hour = citibike.index.hour.values.reshape(-1, 1)

eval_on_features(X_hour, y, regressor)

Out [65]:

테스트 세트 R^2: 0.60

그림

4-14

시간만 사용하여 만든 랜덤 포레스트의 예측

R

2

이 훨씬 나아졌지만 주간 패턴은 예측하지 못하는 것 같습니다. 이제 요일 정보도 추가해보

겠습니다(그림

4

-

15

).

In [66]:

X_hour_week = np.hstack([citibike.index.dayofweek.values.reshape(-1, 1),

citibike.index.hour.values.reshape(-1, 1)])

eval_on_features(X_hour_week, y, regressor)

Out [66]:

테스트 세트 R^2: 0.84 ...