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

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

그림

2-57

인위적으로 만든 데이터셋을 사용한

scikit

-

learn

의 여러 분류기의 비교

(이미지 출처:

http

://

scikit

-

learn

.

org

)

2.4.3

다중 분류에서의 불확실성

이제까지 이진 분류에서 불확실성 추정에 관해 이야기했습니다. 하지만

decision

_

function

과

predict

_

proba

메서드는 다중 분류에도 사용할 수 있습니다. 클래스가 세 개인

iris

데이터셋

에 적용해보겠습니다.

In [117]:

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

iris.data, iris.target, random_state=42)

gbrt = GradientBoostingClassier(learning_rate=0.01, random_state=0)

gbrt.t(X_train, y_train)

In [118]:

print("결정 함수의 결과 형태:", gbrt.decision_function(X_test).shape)

# decision function 결과 중 앞부분 일부를 확인합니다.

print("결정 함수 결과:\n", gbrt.decision_function(X_test)[: ...