로우코드 AI

269

8

장

사용자 정의 모델의 성능 개선하기

8.2

사이킷런 모델 개선하기

이 절에서는 팀원이 공유한 사이킷런 선형 회귀 모델을 개선해 봅니다. 먼저 데이터, 데이터 전처

리 파이프라인, 모델을 빠르게 살펴봅니다. 그다음으로는 각 특징을 자세히 살펴보고, 이미 익숙

한 특징 공학과 새롭게 배울 특징 공학 기술을 사용해 모델의 성능을 개선할 방법을 살펴봅니

다. 마지막으로, 하이퍼파라미터 튜닝을 사용해 특정 문제에 맞게 모델 성능을 최적화합니다.

8.2.1

노트북에서 기존 모델 불러오기

구글 코랩

2

으로 이동합니다. 이번에는 신규 노트북을 생성하지 말고,

low

-

code

-

ai

깃허브

저장소

3

에 저장된 노트북을 불러옵니다. ‘파일’의 ‘노트 열기’ 메뉴를 선택한 뒤, ‘

GitHub

’를 클

릭한 다음,

low

-

code

-

ai

깃허브 저장소의

URL

을 입력합니다. 그러면 [그림

8

-

1

]과 같은 화

면을 확인할 수 있습니다.

그림

8-1

구글 코랩에서 깃허브에 연결하여 노트북을 불러오는 창

URL

을 입력한 다음에는 엔터 키를 누르거나, 돋보기 아이콘을 클릭하여 저장소 내 노트북

을 탐색할 수 있습니다.

chapter

_

8

/

sklearn

_

model

.

ipynb

이 보일 때까지 아래로 스크롤한

다음, 맨 오른쪽의 [새 탭에서 노트북 열기] 버튼을 클릭합니다. 그러면 신규 브라우저 ...