Supervised Learning 알고리즘은 라벨 데이터에 기반한 예측을 만들기 위해 사용되는 기계 학습의 기본 부분입니다. 이 알고리즘을 구현하는 것은 데이터 준비부터 모델 평가까지 여러 단계가 포함되어 있습니다. 이 가이드는 진정한 데이터셋에 대한 초시 학습 기술을 적용하기 위해 명확한 단계별 프로세스를 제공합니다.

Data에 대한 이해

첫 번째 단계는 dataset을 이해하는 것입니다. 이것은 기능, 라벨 및 데이터 배포를 시험하는 것을 포함합니다. 데이터를 깨끗하게 유지하고 모델 성능에 영향을 줄 수있는 최소 누락 된 값과 아웃리에.

데이터 사전 처리

Preprocessing은 모델링에 적합한 형식으로 원료를 변환하는 것을 포함합니다. 일반적인 단계에는 정상적인화, 인코딩 categorical 변수가 포함되어 있으며, 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 나눕니다.

초시 학습 알고리즘 선택

문제 유형에 따라 적절한 알고리즘을 선택하십시오. 분류 작업의 경우, 옵션에는 논리적 회귀, 결정 나무 및 지원 벡터 기계가 포함됩니다. 회귀를 위해 선형 회귀 또는 무작위 숲을 고려하십시오.

모델 교육 및 평가

훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트 세트에 성능을 평가합니다. 정확성, 정밀도, 리콜, 또는 작업에 따라 사각형 오류를 의미하는 지표를 사용합니다.

프로세스 구현

대부분의 단계는 scikit-learn과 같은 라이브러리와 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 데이터를로드하고, 사전 처리, 선택 및 모델을 훈련, 다음 성능을 평가하십시오.

  • dataset를 로드
  • 데이터 처리
  • 알고리즘 선택
  • 기차 모델
  • 결과 평가