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코딩두의 포트폴리오

결정 트리

예시  준비 wine.info() - 데이터 프레임의 요약 정보 출력wine.describe() - 데이터프레임의 기초 통계 요약 정보를 출력  로지스틱 회귀 적용 모델 생성: LogisticRegression 클래스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 생성모델 학습: fit 메소드를 사용하여 모델을 학습모델 평가: 훈련 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도를 평가계수와 절편: 모델의 회귀 계수와 절편을 출력   결정 트리 모델 생성: DecisionTreeClassifier 클래스를 사용하여 결정 트리 모델을 생성모델 학습: fit 메소드를 사용하여 모델을 학습모델 평가: 훈련 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도를 평가모델 시각화: plot_tree를 사용하여 결정 트리의 구조를 시각화불순도 성과 동일 ..
AI/머신러닝 + 딥러닝 2024. 7. 24. 00:45
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