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

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

나를 제공하고 두 함수를 모두 제공하는 경우도 많습니다. 인위적으로 만든

2

차원 데이터셋을

사용해

GradientBoostingClassifier

분류기의

decision

_

function

과

predict

_

proba

메서

드가 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.

In [107]:

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassier

from sklearn.datasets import make_circles

X, y = make_circles(noise=0.25, factor=0.5, random_state=1)

# 예제를 위해 클래스의 이름을 "blue"와 "red"로 바꿉니다.

y_named = np.array(["blue", "red"])[y]

# 여러 개의 배열을 한꺼번에 train_test_split에 넣을 수 있습니다.

# 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉘는 방식은 모두 같습니다.

X_train, X_test, y_train_named, y_test_named, y_train, y_test = \

train_test_split(X, y_named, y, random_state=0)

# 그레이디언트 부스팅 모델을 만듭니다.

gbrt = GradientBoostingClassier(random_state ...