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[python] scikit-learn의 분류 알고리즘 설명

scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 분류 알고리즘을 제공합니다. 분류 알고리즘은 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업을 수행하는데 사용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 scikit-learn의 일부 분류 알고리즘들을 간단하게 소개하고 설명하겠습니다.

Decision Tree (의사결정트리)

Decision Tree는 데이터를 분할하거나 정렬하여 트리 구조로 표현하는 머신러닝 알고리즘입니다. Decision Tree는 분류 문제에서 강력한 성능을 보이며, 계층적으로 데이터를 분할하여 예측을 수행합니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Decision Tree 모델 생성
model = DecisionTreeClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine은 벡터 공간을 사용하여 데이터를 분류하는 머신러닝 알고리즘입니다. SVM은 고차원 공간에서 데이터를 분류하는데 효과적이며, 선형 및 비선형 분류 문제에 사용할 수 있습니다.

from sklearn.svm import SVC

# SVM 모델 생성
model = SVC()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors는 새로운 데이터를 분류할 때, 가장 가까운 K개의 이웃 데이터를 참조하여 결정하는 알고리즘입니다. 이웃 데이터들의 클래스 레이블의 비율에 대한 투표를 통해 예측을 수행합니다.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# KNN 모델 생성
model = KNeighborsClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

이외에도 scikit-learn은 다양한 분류 알고리즘을 제공하고 있으며, 각 알고리즘에 대한 자세한 설명과 사용 방법은 scikit-learn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

참고 자료

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