onehotencoder2 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스들이 있습니다. 다음은 몇 가지 소개할 만한 클래스들입니다: GridSearchCV 및 RandomizedSearchCV 이 클래스들은 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용됩니다. GridSearchCV는 지정된 하이퍼파라미터 그리드에서 모든 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾아줍니다. RandomizedSearchCV는 랜덤 샘플링을 통해 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 시도합니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV Pipeline Pipeline 클래스는 데이터 전처리와 모델 훈련 단계를 하나의 파이프라인으로 묶어주는 데 사용됩니다. 이를 통해 코드를 더.. 2023. 9. 21. 데이터 인코더(Label, OneHot) LabelEncoder LabelEncoder는 주로 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 데 사용되는 Scikit-Learn 라이브러리의 클래스입니다. 범주형 데이터는 문자열 또는 이산적인 값들로 이루어진 데이터로, 예를 들어 'Red', 'Green', 'Blue'와 같은 색상 레이블이나 'Cat', 'Dog', 'Fish'와 같은 동물 종류 등이 있습니다. LabelEncoder는 각 범주를 고유한 정수로 매핑하여 변환합니다. 예를 들어, 위의 색상 레이블을 LabelEncoder를 사용하여 변환하면 'Red'는 0, 'Green'은 1, 'Blue'는 2와 같이 변환됩니다. 이는 알고리즘들이 숫자 데이터를 더 쉽게 처리하도록 도와줍니다. 하지만 이러한 변환은 순서나 관계를 나타내는 데 사용되지 않아야 .. 2023. 8. 29. 이전 1 다음
