[MACHINELEARNING]TIL9 scikit learn 기본 구성

오늘은 scikit learn에 대해 공부 해보도록 하겠습니다

파이썬에서 쉽게 사용할 수 있는 머신러닝 프레임워크 scikit learn은 다양한 분류기를 지원하며, 머신러닝의 결과를 검증하는 기능도 가지고 있습니다.

XOR 연산을 학습해보도록 하겠습니다.

p	q	p xor q
0	0	0
1	0	1
0	1	1
1	1	0

이러한 xor 연산 규칙 데이터를 기반으로 머신러닝으로 학습해보도록 하겠습니다

데이터를 학습시키고나서 데이터 예측을 하니 리스트형식으로 잘 나옴을 볼 수 있습니다

이번엔 정답률을 추출 해보도록 하겠습니다.

학습시키기 위한 데이터 변수와 정답 레이블 변수로 나누어서 코드를 짰습니다.

이렇게 나누는 이유는 scikit-learn의 머신러닝을 수행할 때 사용하는 fit() 메서드의 매개변수를 맞추기 위함입니다. 

SVM이라는 알고리즘을 사용해 머신러닝을 수행한뒤 fit 메서드를 사용해 데이터를 학습시킵니다.

predict 메서드에 예측하고 싶은 데이터 배열을 넣으면 데이터 수만큼 예측 결과를 리턴합니다

그렇게 나온 결과가 정답과맞는지 확인하여 정답률을 체크합니다

느낀점

머신러닝 파트를 이제야 겨우 들어가게 되었는데 라이브러리를 쓰니 생각했던거보다 입문은 쉬워서 흥미가 꺾이지 않아 다행이라고 생각합니다

요새 스프링공부도 병행하고 있어서 머신러닝에 모든 시간을 투자하지 못해 진도가 더딘데 극복하도록 하겠습니다.