Scikit-learn 라이브러리

Scikit-learn

사이킷런(sklearn)은 파이썬에서 기계학습 및 데이터 분석을 수행하기 위한 오픈소스 라이브러리이다.

다양한 기계학습 알고리즘 (의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신 등)과 데이터 처리 기능을 제공한다.

공식 문서

https://scikit-learn.org/stable/index.html

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.0 documentation

데이터 관련

# sklearn 내장 데이터셋
from sklearn import dataesets

# 이진 분류 데이터 생성
from sklearn.datasets import make_classification

# 다중 분류 데이터 생성
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification

# 회귀 데이터 생성
from sklearn.datasets import make_regression

# 훈련 데이터, 테스트 데이터 분리
from sklearn.model_selection import train_test_split

데이터 파라미터

이진분류

파라미터	의미
n_sample	표본수 (기본값 100)
n_features	독립변수 수 (기본값 20)
n_informative	종속변수와 상관관계가 존재하는 독립변수 수 (기본값 2)
n_redundant	독립변수끼리 종속관계에 있는 독립변수 수 (기본값 2)
n_repeated	중복 독립변수 수 (기본값 0)
n_classes	종속변수 클래스 수 (기본값 2)
n_clusters_per_class	클래스당 클러스터 수 (기본값 2)
weights	각 클래스에 할당 된 표본 수

회귀

파라미터	의미
n_sample	표본 수 (기본값 100)
n_features	독립변수 수 (기본값 20)
n_infomation	독립변수 중 실제로 종속변수와 상관관계가 있는 독립변수의 수 (기본값 10)
n_targets	종속변수의 수 (기본값 1)
effective_rank	독립변수 중 서로 독립인 독립변수의 수 (기본값 none)
bais	절편 (기본값 0.0)
noise	출력 (기본값 0.0)
n_sample	표본수 (기본값 100)