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How to download a Dataset from UCI Machine Learning Repository | Python
In this video, I will show you how to download data set from UCI Machine Learning Repository using Pandas
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#UCI #UCIMachineLearningRepository #Pandas
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UCI Machine Learning Repository
Welcome to the UC Irvine Machine Learning Repository! We currently maintain 622 data sets as a service to the machine learning community. You may view all data …
Source: archive.ics.uci.edu
Date Published: 12/13/2021
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Uci 기계 학습 저장소 | 파이썬 300 개의 베스트 답변
d여기에서 UCI Machine Learning Repository에서 데이터 세트를 다운로드하는 방법 | 파이썬 – uci 기계 학습 저장소 주제에 대한 세부정보를 참조 …
Source: you.giarevietnam.vn
Date Published: 12/23/2022
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UCI Machine Learning Repository | re3data.org
The UCI Machine Learning Repository is a collection of databases, domain theories, and data generators that are used by the machine learning …
Source: www.re3data.org
Date Published: 12/30/2021
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[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 – AI STICKER
MACHINE LEARNING & DATA SCIENCE. … UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/); Kaggle Dataset …
Source: stickie.tistory.com
Date Published: 1/2/2022
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[Python활용]텍스트 마이닝 – 데이터 수집 – 삶의 공유
UC Irvine 대학의 machine learning을 위한 데이터 저장소. • https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php · UCI Machine Learning Repository.
Source: wg-cy.tistory.com
Date Published: 1/29/2021
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UCI 레드와인 데이터로 머신러닝 학습 – 바보도 코딩합니다
똥바보는 UCI머신러닝 데이터 저장소 링크로 연결했지만,. 파일 필요하신 분은 받으셔서 파일 있는 경로로 설정, 사용하시면 됩니다 🙂 …
Source: babodocoding.tistory.com
Date Published: 8/1/2021
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4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
… 은 공개 데이터셋으로 UCI 머신 러닝 저장소(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine) … ‘machine-learning-databases/wine/wine.data’, header=None) df …
Source: thebook.io
Date Published: 4/15/2021
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기계학습 맛보기 (R) – AISpiration
독일 신용데이터는 [Statlog (German Credit Data) Data Set ](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data) UCI Machine Learning 저장소 …
Source: aispiration.com
Date Published: 7/18/2022
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주제와 관련된 이미지 uci 기계 학습 저장소
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- Author: Stats Wire
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- Date Published: 2020. 12. 18.
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Uci 기계 학습 저장소 | Uci Machine Learning Repository에서 데이터 세트를 다운로드하는 방법 | 파이썬 300 개의 베스트 답변
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How to download a Dataset from UCI Machine Learning Repository | Python
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Date Published: 7/18/2022
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UCI Machine Learning Repository | re3data.org
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Date Published: 7/30/2021
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4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
… 은 공개 데이터셋으로 UCI 머신 러닝 저장소(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine) … ‘machine-learning-databases/wine/wine.data’, header=None) df …
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Date Published: 11/29/2022
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[Python활용]텍스트 마이닝 – 데이터 수집 – 삶의 공유 [미국]. 1. Kaggle. : 데이터 과학 competition으로 유명한 kaggle의 데이터 저장소 … UC Irvine 대학의 machine learning을 위한 데이터 저장소.+ 여기에 더 보기
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Date Published: 12/3/2021
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[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 – AI STICKERMACHINE LEARNING & DATA SCIENCE. … UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/); Kaggle Dataset …
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Date Published: 6/16/2022
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UCI 레드와인 데이터로 머신러닝 학습 – 바보도 코딩합니다
똥바보는 UCI머신러닝 데이터 저장소 링크로 연결했지만,. 파일 필요하신 분은 받으셔서 파일 있는 경로로 설정, 사용하시면 됩니다 🙂 …
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Date Published: 9/17/2022
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DataSet – UC Irvine Machine Learning Repository – CodeDragon
UC Irvine Machine Learning Repository. · 얼바인(Irvine)의 캘리포니아 대학에서 제공하는 데이터 세트. · 약 360개의 데이터 세트 제공.
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Source: codedragon.tistory.com
Date Published: 10/12/2021
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기계학습 맛보기 (R) – AISpiration
독일 신용데이터는 [Statlog (German Credit Data) Data Set ](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data) UCI Machine Learning 저장소 …
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Source: aispiration.com
Date Published: 4/16/2022
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UCI Machine Learning Repository에서 데이터 세트를 다운로드하는 방법 | 파이썬
주제에 대한 기사 평가 uci 기계 학습 저장소
Author: Stats Wire
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Date Published: 2020. 12. 18.
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UCI Machine Learning Repository
Description The UCI Machine Learning Repository is a collection of databases, domain theories, and data generators that are used by the machine learning community for the empirical analysis of machine learning algorithms. It is used by students, educators, and researchers all over the world as a primary source of machine learning data sets. As an indication of the impact of the archive, it has been cited over 1000 times.
머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정 3판): 4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
4 .3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기 1장과 3장에서 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 분할하는 개념을 소개했습니다. 모델을 실전에 투입하기 전에 테스트 데이터셋에 있는 레이블과 예측을 비교합니다. 이는 편향되지 않은 성능을 측정하기 위해서라는 것을 기억하세요. 이 절에서는 새로운 Wine 데이터셋을 사용하겠습니다. 이 데이터셋을 전처리한 후 차원을 축소하기 위해 몇 가지 특성 선택 기법을 살펴보겠습니다. Wine 데이터셋은 공개 데이터셋으로 UCI 머신 러닝 저장소(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine)에서 내려받을 수 있습니다. 178개의 와인 샘플과 여러 가지 화학 성분을 나타내는 13개의 특성으로 구성되어 있습니다.
[Python활용]텍스트 마이닝728×90 반응형 텍스트 마이닝 과정 중 하나인 데이터 수집 사이트에 대한 정보에 대해서 공유해보고자 이 포스팅을 작성해본다. [미국] 1. Kaggle : 데이터 과학 competition으로 유명한 kaggle의 데이터 저장소 https://www.kaggle.com/datasets > 장점 : 공신력이 많은 기관들이 올려 데이터가 많다 > 단점 : 영어, 데이터를 차장보기 힘들다. 2. UC Irvine : UC Irvine 대학의 machine learning을 위한 데이터 저장소 • https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php > 장점 : 연구용으로 데이터가 올라와 가공된 형태 > 단점 : 오래됨, 영어 3. Ana Cardoso Cachopo’s Hompage : 논문연구에서사용할수있는분류용테스트데이터 • http://ana.cachopo.org/datasets-for-single-label-text-categorization 4. Fast.ai : 딥러닝 학습용 대용량 데이터 • https://course.fast.ai/datasets 반응형 [한국] 1. LG CNS : 한국어 질의 응답 데이터 • https://korquad.github.io/ > leaderboard 내가 작성한 데이터가 점수가 몇점인지 집계 해준다는 특징이 있다. 2. 국립국어원 : 국립 국어원에서 공개한 세종 코퍼스 • https://ithub.korean.go.kr/user/guide/corpus/guide1.do > 장점 : 공식 국가 기관이 많들었다, 데이터 양이 많다 > 단점 : 다운로드 받기가 쉽지 않다. 3. Konlpy : 파이썬 한국어처리 라이브러리 konlpy에서 제공하는 데이터 • https://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.5.1/data/ > 장점 : 사용하기 편한다. > 단점 : 데이터 양이 많지 않다 4. ETRI : ETRI에서 공개한 언어 처리 학습 데이터 • http://aiopen.etri.re.kr/service_dataset.php > 장점 : 데이터 양이 많다 > 단점 : 다운로드 받기가 어렵다. 이상으로 텍스트 마이닝 과정에서 데이터 수집을 하기 위한 미국과 한국의 사이트를 알아보았다! 반응형
[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기머신러닝을 위한 데이터 가져오기 머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터로 실험해보는 것이 가장 좋습니다. 아래의 목록은 여러 분야에 걸친 공개된 데이터셋을 얻을 수 있는 홈페이지들입니다. UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/) Kaggle Dataset (http://www.kaggle.com/datasets) Amazon AWS Dataset (http://aws.amazon.com/ko/datasets Wiki Dic. (https://goo.gl/SJHN2k) Quora.com (http://goo.gl/zDR78y) Dataset Subreddit(http://www.reddit.com/r/datasets) 데이터 실습으로 StatLib 저장소에 있는 캘리포니아 주택 가격 (California Housing Prices) 데이터셋을 사용할 예정입니다. 해당 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구조사 데이터를 기반으로 합니다. 1. 데이터 가져오기 아래의 코드는 데이터를 추출하는 코드입니다. import os import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROOT = “https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/” HOUSING_PATH = “datasets/housing” HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + “/housing.tgz” def fetch_housing_data (housing_url=HOUSING_URL , housing_path=HOUSING_PATH): if not os.path.isdir(housing_path): os.makedirs(housing_path) tgz_path = os.path.join(housing_path , “housing.tgz” ) urllib.request.urlretrieve(housing_url , tgz_path) housing_tgz = tarfile.open(tgz_path) housing_tgz.extractall( path =housing_path) housing_tgz.close() fetch_housing_data() fetch_housing_data()를 호출하면 작업공간에 datasets/housing 디렉토리를 만들고 housing.tgz파일을 내려받고 같은 디렉토리에 압축을 풀어 housing.csv파일을 만듭니다. 2. 데이터셋 확인 이제 판다스를 사용하여 데이터를 읽어 들이도록 하겠습니다. 데이터를 읽어들이는 간단한 함수를 사용하도록 하겠습니다. load_housing_data() 함수는 모든 데이터를 담은 판다스의 데이터프레임 객체를 반환합니다. head() 함수를 활용하여 정상적으로 데이터가 적재되었는지 확인합니다. Code import pandas as pd HOUSING_PATH = “datasets/housing” def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH): csv_path = os.path.join(housing_path, “housing.csv”) return pd.read_csv(csv_path) housing = load_housing_data() print(housing.head()) Output 정상적으로 데이터가 적재되었음을 확인할 수 있습니다. 위의 표에서는 5개의 열만 보이지만 실제로는 10개의 열이 존재합니다. info() 함수를 통해 데이터에 대한 간략한 설명과 전체 행 수, 각 특성의 데이터 타입과 널이 아닌 값의 개수를 확인합니다. Code housing = load_housing_data() print (housing.info()) Output 데이터셋에 20,640개의 샘플이 있습니다. 머신러닝 프로젝트치고는 상당히 작은 편이지만, 처음 시작하기에 적당한 크기입니다. ocean_proximity 필드를 제외하고는 모두 숫자형(float64)임을 확인할 수 있습니다. ocean_proximity 필드의 데이터 타입이 object이므로 어떤 파이썬 객체도 될 수 있지만, 데이터를 CSV 파일에서 읽어 들였기 때문에 텍스트 특성일 것이라고 추측할 수 있습니다. 해당 열의 값이 반복적으로 나타나는 것으로 보아 범주형 변수임을 확인할 수 있습니다. 3. 데이터 필드 속성 확인 위에서 살펴보았던 ocean_proximity 필드를 집중적으로 살펴보도록 하겠습니다. ocean_proximity 필드에 어떤 카테고리가 있고 각 카테고리마다 얼마나 많은 구역이 있는지 확인해보도록 하겠습니다. Code housing = load_housing_data() print (housing[ “ocean_proximity” ].value_counts()) Output 4. 데이터 필드 시각화 데이터의 형태를 빠르게 검토하는 방법은 숫자형 특성을 히스토그램으로 보는 것입니다. 히스토그램은 주어진 값의 범위에 속한 샘플 수를 나타냅니다. 특성마다 따로 히스토그램을 그릴 수 있고 전체 데이터셋에 대해 hist() 메서드를 호출하면 모든 숫자형 특성에 대한 히스토그램을 출력합니다. Code housing.hist( bins = 50 , figsize =( 20 , 15 )) plt.show() Output 출력된 히스토그램을 통해 여러 가지 정보들을 얻을 수 있고, 이로 인해 우리가 다룰 데이터를 많이 이해하게 되었습니다. References 오렐리앙 제롱, ‘핸즈온 머신러닝’, 한빛미디어, 2018
바보도 코딩합니다
사용할 파일▼ winequality-red.csv 0.08MB 똥바보는 UCI머신러닝 데이터 저장소 링크로 연결했지만, 파일 필요하신 분은 받으셔서 파일 있는 경로로 설정, 사용하시면 됩니다 🙂 똥바보는 윈도우10 환경에서 주피터로 실습했습니다. (주피터 실행방법: anaconda 실행 -> jupyter notebook 입력) 필요한 pip들 install, import하고 데이터 연결해서 사용하면 되겠죠? import numpy as np import pandas as pd !pip install scikit-learn #레드와인 데이터 df = pd.read_csv(‘http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv’, sep=’;’) 저는 위와 같은 형식으로 링크로 가져왔지만, 다운받아 아래와 같이 사용하셔도 됩니다. df = pd.read_csv(‘파일이름.csv’) 이런 식으로 데이터를 불러왔습니다. 너무 쉽죠?! 원하는대로 데이터를 활용해보시면 됩니다… df.describe() df.columns df.shape df.isnull().sum() 여러가지 코드를 활용해서 데이터를 쭉 확인해보고… x_data=df.drop(‘quality’, axis=1) x_data aixs=0(index)은 행으로 동작 aixs=1(columns)은 열으로 동작 y_data=df[‘quality’] x_data지정했으니 y_data도 지정해주고.. from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import하고.. 학습/예측을 위한 세팅하고.. #학습 dt_clf.fit(X_train, y_train) 데이터 학습시키고 #예측 pred = dt_clf.predict(X_test) print(‘예측 정확도: {0:.4f}’.format(accuracy_score(y_test,pred))) predict로 예측시키고 파일로 저장/로드 해봤다. 오늘은 여기까지…!
키워드에 대한 정보 uci 기계 학습 저장소
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UCI Machine Learning Repository
Description
The UCI Machine Learning Repository is a collection of databases, domain theories, and data generators that are used by the machine learning community for the empirical analysis of machine learning algorithms. It is used by students, educators, and researchers all over the world as a primary source of machine learning data sets. As an indication of the impact of the archive, it has been cited over 1000 times.
[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기
머신러닝을 위한 데이터 가져오기
머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터로 실험해보는 것이 가장 좋습니다.
아래의 목록은 여러 분야에 걸친 공개된 데이터셋을 얻을 수 있는 홈페이지들입니다.
UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/)
Kaggle Dataset (http://www.kaggle.com/datasets)
Amazon AWS Dataset (http://aws.amazon.com/ko/datasets
Wiki Dic. (https://goo.gl/SJHN2k)
Quora.com (http://goo.gl/zDR78y)
Dataset Subreddit(http://www.reddit.com/r/datasets)
데이터 실습으로 StatLib 저장소에 있는 캘리포니아 주택 가격 (California Housing Prices) 데이터셋을 사용할 예정입니다. 해당 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구조사 데이터를 기반으로 합니다.
1. 데이터 가져오기
아래의 코드는 데이터를 추출하는 코드입니다.
import os
import tarfile
from six.moves import urllib
DOWNLOAD_ROOT = “https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/”
HOUSING_PATH = “datasets/housing”
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + “/housing.tgz”
def fetch_housing_data (housing_url=HOUSING_URL , housing_path=HOUSING_PATH):
if not os.path.isdir(housing_path):
os.makedirs(housing_path)
tgz_path = os.path.join(housing_path , “housing.tgz” )
urllib.request.urlretrieve(housing_url , tgz_path)
housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
housing_tgz.extractall( path =housing_path)
housing_tgz.close()
fetch_housing_data()
fetch_housing_data()를 호출하면 작업공간에 datasets/housing 디렉토리를 만들고 housing.tgz파일을 내려받고 같은 디렉토리에 압축을 풀어 housing.csv파일을 만듭니다.
2. 데이터셋 확인
이제 판다스를 사용하여 데이터를 읽어 들이도록 하겠습니다. 데이터를 읽어들이는 간단한 함수를 사용하도록 하겠습니다.
load_housing_data() 함수는 모든 데이터를 담은 판다스의 데이터프레임 객체를 반환합니다. head() 함수를 활용하여 정상적으로 데이터가 적재되었는지 확인합니다.
Code
import pandas as pd
HOUSING_PATH = “datasets/housing”
def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
csv_path = os.path.join(housing_path, “housing.csv”)
return pd.read_csv(csv_path)
housing = load_housing_data()
print(housing.head())
Output
정상적으로 데이터가 적재되었음을 확인할 수 있습니다. 위의 표에서는 5개의 열만 보이지만 실제로는 10개의 열이 존재합니다.
info() 함수를 통해 데이터에 대한 간략한 설명과 전체 행 수, 각 특성의 데이터 타입과 널이 아닌 값의 개수를 확인합니다.
Code
housing = load_housing_data()
print (housing.info())
Output
데이터셋에 20,640개의 샘플이 있습니다. 머신러닝 프로젝트치고는 상당히 작은 편이지만, 처음 시작하기에 적당한 크기입니다.
ocean_proximity 필드를 제외하고는 모두 숫자형(float64)임을 확인할 수 있습니다. ocean_proximity 필드의 데이터 타입이 object이므로 어떤 파이썬 객체도 될 수 있지만,
데이터를 CSV 파일에서 읽어 들였기 때문에 텍스트 특성일 것이라고 추측할 수 있습니다. 해당 열의 값이 반복적으로 나타나는 것으로 보아 범주형 변수임을 확인할 수 있습니다.
3. 데이터 필드 속성 확인
위에서 살펴보았던 ocean_proximity 필드를 집중적으로 살펴보도록 하겠습니다.
ocean_proximity 필드에 어떤 카테고리가 있고 각 카테고리마다 얼마나 많은 구역이 있는지 확인해보도록 하겠습니다.
Code
housing = load_housing_data()
print (housing[ “ocean_proximity” ].value_counts())
Output
4. 데이터 필드 시각화 데이터의 형태를 빠르게 검토하는 방법은 숫자형 특성을 히스토그램으로 보는 것입니다. 히스토그램은 주어진 값의 범위에 속한 샘플 수를 나타냅니다. 특성마다 따로 히스토그램을 그릴 수 있고 전체 데이터셋에 대해 hist() 메서드를 호출하면 모든 숫자형 특성에 대한 히스토그램을 출력합니다. Code housing.hist( bins = 50 , figsize =( 20 , 15 ))
plt.show() Output 출력된 히스토그램을 통해 여러 가지 정보들을 얻을 수 있고, 이로 인해 우리가 다룰 데이터를 많이 이해하게 되었습니다.
References 오렐리앙 제롱, ‘핸즈온 머신러닝’, 한빛미디어, 2018
[Python활용]텍스트 마이닝
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텍스트 마이닝 과정 중 하나인 데이터 수집 사이트에 대한 정보에 대해서 공유해보고자 이 포스팅을 작성해본다.
[미국]1. Kaggle
: 데이터 과학 competition으로 유명한 kaggle의 데이터 저장소
https://www.kaggle.com/datasets
> 장점 : 공신력이 많은 기관들이 올려 데이터가 많다
> 단점 : 영어, 데이터를 차장보기 힘들다.
2. UC Irvine
: UC Irvine 대학의 machine learning을 위한 데이터 저장소
• https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
> 장점 : 연구용으로 데이터가 올라와 가공된 형태
> 단점 : 오래됨, 영어
3. Ana Cardoso Cachopo’s Hompage
: 논문연구에서사용할수있는분류용테스트데이터
• http://ana.cachopo.org/datasets-for-single-label-text-categorization
4. Fast.ai
: 딥러닝 학습용 대용량 데이터
• https://course.fast.ai/datasets
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[한국]1. LG CNS
: 한국어 질의 응답 데이터
• https://korquad.github.io/
> leaderboard 내가 작성한 데이터가 점수가 몇점인지 집계 해준다는 특징이 있다.
2. 국립국어원
: 국립 국어원에서 공개한 세종 코퍼스
• https://ithub.korean.go.kr/user/guide/corpus/guide1.do
> 장점 : 공식 국가 기관이 많들었다, 데이터 양이 많다
> 단점 : 다운로드 받기가 쉽지 않다.
3. Konlpy
: 파이썬 한국어처리 라이브러리 konlpy에서 제공하는 데이터
• https://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.5.1/data/
> 장점 : 사용하기 편한다.
> 단점 : 데이터 양이 많지 않다
4. ETRI
: ETRI에서 공개한 언어 처리 학습 데이터
• http://aiopen.etri.re.kr/service_dataset.php
> 장점 : 데이터 양이 많다
> 단점 : 다운로드 받기가 어렵다.
이상으로 텍스트 마이닝 과정에서 데이터 수집을 하기 위한 미국과 한국의 사이트를 알아보았다!
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바보도 코딩합니다
사용할 파일▼
winequality-red.csv 0.08MB
똥바보는 UCI머신러닝 데이터 저장소 링크로 연결했지만,
파일 필요하신 분은 받으셔서 파일 있는 경로로 설정, 사용하시면 됩니다 🙂
똥바보는 윈도우10 환경에서 주피터로 실습했습니다.
(주피터 실행방법: anaconda 실행 -> jupyter notebook 입력)
필요한 pip들 install, import하고 데이터 연결해서 사용하면 되겠죠?
import numpy as np import pandas as pd !pip install scikit-learn
#레드와인 데이터 df = pd.read_csv(‘http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv’, sep=’;’)
저는 위와 같은 형식으로 링크로 가져왔지만, 다운받아 아래와 같이 사용하셔도 됩니다.
df = pd.read_csv(‘파일이름.csv’)
이런 식으로 데이터를 불러왔습니다.
너무 쉽죠?!
원하는대로 데이터를 활용해보시면 됩니다…
df.describe() df.columns df.shape df.isnull().sum()
여러가지 코드를 활용해서 데이터를 쭉 확인해보고…
x_data=df.drop(‘quality’, axis=1) x_data
aixs=0(index)은 행으로 동작
aixs=1(columns)은 열으로 동작
y_data=df[‘quality’]
x_data지정했으니 y_data도 지정해주고..
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score
import하고.. 학습/예측을 위한 세팅하고.. #학습 dt_clf.fit(X_train, y_train) 데이터 학습시키고 #예측 pred = dt_clf.predict(X_test) print(‘예측 정확도: {0:.4f}’.format(accuracy_score(y_test,pred))) predict로 예측시키고
파일로 저장/로드 해봤다.
오늘은 여기까지…!
머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정 3판): 4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
4 .3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기
1장과 3장에서 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 분할하는 개념을 소개했습니다. 모델을 실전에 투입하기 전에 테스트 데이터셋에 있는 레이블과 예측을 비교합니다. 이는 편향되지 않은 성능을 측정하기 위해서라는 것을 기억하세요. 이 절에서는 새로운 Wine 데이터셋을 사용하겠습니다. 이 데이터셋을 전처리한 후 차원을 축소하기 위해 몇 가지 특성 선택 기법을 살펴보겠습니다.
Wine 데이터셋은 공개 데이터셋으로 UCI 머신 러닝 저장소(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine)에서 내려받을 수 있습니다. 178개의 와인 샘플과 여러 가지 화학 성분을 나타내는 13개의 특성으로 구성되어 있습니다.
키워드에 대한 정보 uci 기계 학습 저장소
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