예시에서 배우기
Coddy Machine Learning 여정의 지도 학습 섹션에 포함된 레슨. 58개 중 1번째.
이제 실제 모델을 살펴볼 시간입니다. 모델은 라벨이 지정된 행, 즉 특성과 라벨을 학습하고, 새로운 행에 라벨을 지정하는 방법을 배웁니다. 이를 지도 학습이라고 합니다. 라벨이 지정된 씨앗을 입력하면 지도가 출력됩니다.
품종은 범주이므로 이것은 분류입니다. 모델이 경계를 그립니다. 멜론의 무게처럼 숫자로 된 레이블은 회귀입니다. 모델이 선을 학습합니다.
어떤 종류일까요? .nunique()는 레이블의 서로 다른 값 개수를 셉니다. 범주형 값은 몇 가지가 반복되고, 숫자는 반복되는 경우가 드뭅니다.
seeds = pd.read_csv("seeds.csv")
print(seeds["variety"].nunique())이것은 분류인 3을 출력합니다.
챌린지
쉬움중고 전동 킥보드 매장에서는 scooters.csv의 어느 열이든 예측할 수 있습니다. 어떤 경우가 분류이고, 어떤 경우가 회귀일까요? 프로그램은 열 이름을 label에 읽어 들입니다.
- 열의 서로 다른 값의 개수를 셉니다.
- 킥보드의 개수와 함께 아래 형식으로 출력합니다.
- 서로 다른 값이 최대 10개이면
A category: classification를 출력하고, 그렇지 않으면A number: regression를 출력합니다.
다른 매장에서 brand 열을 사용하는 경우:
brand: 7 different values in 50 scooters
A category: classification직접 해보기
import pandas as pd
scooters = pd.read_csv("scooters.csv")
label = input()
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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