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[혼공머신] 10. Cross Validation & Grid Search

검증 세트(Validation Set)¶ 테스트 세트로 일반화 성능을 올바르게 예측하려면 가능한 한 테스트 세트를 사용하지 말아야 한다. 모델을 만들고 나서 마지막에 딱 한번만 사용하는 것이 좋다. 그러므로 훈련 세트와 테스트 세트를 나눈 후, 훈련 과정에서 검증에 사용할 검증 세트를 나눈다. 비율 - 훈련 세트 : 테스트 세트 + 검증 세트 = 6 : 4 (6 : 2 : 2) In [1]: import pandas as pd wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data') In [2]: data = wine[['alcohol', 'sugar', 'pH']].to_numpy() target = wine[&..

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 2021.12.18
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웹, web, 군집 알고리즘, kdc, 머신러닝, 엘리스, 독학, CSS, 회귀, 혼공머신, r, 생활코딩, clustering, 결정 트리, 통계, 분류를 위한 회귀, coding, 기계학습, 기게학습, 코딩,

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