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

2

장

지도 학습

171

print("인덱스를 classses_에 연결:", logreg.classes_[argmax_dec_func][:10])

Out [122]:

훈련 데이터에 있는 클래스 종류: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

예측: ['versicolor' 'setosa' 'virginica' 'versicolor' 'versicolor'

'setosa' 'versicolor' 'virginica' 'versicolor' 'versicolor']

가장 큰 결정 함수의 인덱스: [1 0 2 1 1 0 1 2 1 1]

인덱스를 classses_에 연결: ['versicolor' 'setosa' 'virginica' 'versicolor'

'versicolor' 'setosa' 'versicolor' 'virginica' 'versicolor' 'versicolor']

2.5

요약 및 정리

모델 복잡도에 대해 이야기하는 것으로 이 장을 시작해서,

일반화

또는 이전에 본 적 없는 새로

운 데이터에 잘 맞는 모델을 학습시키는 것에 대해 설명하였습니다. 이를 통해서 훈련 데이터

의 다양한 특징을 반영하지 못하는 모델을 뜻하는 과소적합과 훈련 데이터에 너무 맞춰져 있어

서 새로운 데이터에 일반적이지 못한 모델을 뜻하는 과대적합이란 개념을 ...