바람의 능선

검증세트를 만드느라 훈련세트가 줄어들면 훈련이 부족해서 검증 점수가 좋지 않게되므로, 교차 검증을 하면 안정적인 점수를 얻고 훈련에 더 많은 데이터를 사용할 수 있다. 교차 검증은 검증세트를 떼어 내어 평가하는 과정을 위의 그림처럼 여러 번 반복합니다. 그런 다음 이 점수를 평균하여 최종 검증 점수를 얻습니다. 위의 그림은 3-폴드 교차검증이며, 보통 5-폴드 교차 검증이나 10-폴드 교차 검증을 많이 사용합니다.

* 전체 소스 코드 * 모델 기반 학습 : LinearRegression 선형회귀 클래스가 찾은 직선의 기울기 a 와 절편 b는 LinearRegression클래스의 coef_ 와 intercept 속성에 저장되어 있는데, 이것을 머신러닝 알고리즘이 찾은 값이라는 의미로 모델파라미터라 부릅니다.머신러닝 알고리즘의 훈련과정에서 최적의 모델 파라미터를 찾는 것을 모델기반 학습 이라 부릅니다. * 사례 기반 학습 : k-최근접 이웃 에는 모델 파라미터가 없이 훈련세트를 저장하는 것이 훈련의 전부이며, 이를 사례 기반 학습이라 한다.

* 전체 소스 코드.

* 코랩노트북 실습화면 * 2-1 문제

* 객체(object) - 여러가지 속성을 가질 수 있는 대상. (속성 + 행위로 표현 가능) . 객체 : 학생 . 속성 : 이름, 키, 나이, 생년월일, 몸무게, 성격, 눈크기, 코크기 ...... . 추상화(abstraction) : 속성 중에서 필요한 요소만을 골라 객체를 표현, 복잡한 자료, 모듈, 시스템으로부터 핵심적인 기능을 간추려 내는 것. * 클래스(class) - 객체의 변수와 함수를 정의한 객체의 설계도. (속성과 행위를 합친 객체를 생성하기 위한 구문) . 클래스 선언 class Student: # 앞 글자를 대문자로 선언(Camal case)하면 클래스로 구분한다. 속성 행위 * 인스턴스(instance) - 클래스를 기반으로 만들어진 객체. (실체화 된 객체) . 인스턴스 선언 s..

* 구문 오류(syntax error) - 프로그램 실행 전에 발생하는 오류로서 코드가 잘 못 입력되어 발생함. - 구문 오류가 있으면 프로그램 자체가 실행이 되지 않는다. * 예외(exception) - runtime error 로서 프로그램 실행 중에 발생하는 오류로서 코드를 수정해서 해결 가능함. - try ~ except 구문으로 처리 가능. 예문) try: number_input_a = int(input("정수 입력 > ")) except: # 정수로 변환 불가능한 자료가 입력될 경우 실행된다. print("무언가 잘 못 되었습니다. 정수로 변환 가능한 자료를 입력해 주세요!!!") * 예외 처리(exception handling) - 예외가 발생하지 않게 미리 예외가 발생할 수 있는 부분에 안..