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머신러닝 (ML), Root Node, 머신러닝은 AI의 하위개념. 모든 ML 은 AI지만, 모든 AI가 ML은 아님 AI >…

- - - - 이진 분류(Binary Classification):
        데이터가 두개의 클래스 중 하나에 속함
        
        이진분류(이중분류)는 0, 1로 구분
        
        A냐? B냐? (X)
        -A냐? A가 아니냐? (O)
        
        도미야? (1)
        도미가 아니야? (0)
        
        데이터 로드 및 정제
        
        데이터 확인 (EDA)
        
        데이터 전처리 (Preprocessing):
        결측치 채우고 이상치 제거, 데이터의 스케일 맞추기
        
        모델이 원하는(사용하는) 형태로 데이터 가공
        
        입력(특성): 2차원 배열 -> [길이, 무게]
        
        결과(정답): 1차원 배열 -> 도미(1) or 빙어(0)으로 구성
        
        데이터 분리 (Data Split):
        데이터를 학습용(Train)과 테스트용(Test)으로 나누기
        
        모델 선택 및 학습 (Model Training)
        이 단계에서 KNN 등장.
        학습용 데이터를 KNN 모델에 넣기
        
        2 more items...
        
        **데이터를 시각적으로 확인하는 EDA (탐색적 데이터 분석) 단계에서 가장 많이 사용하는 산점도 (Scatter Plot) 기본 코드
        
        두 종류의 데이터를 하나의 그래프에 겹쳐서 비교하고 싶을 때 plt.scatter() 두번 연속 호출
        plt.scatter() #1 첫번째 데이터 그룹
        plt.scatter() #2 두번째 데이터 그룹
        plt.xlabel() # X축 이름
        plt.ylabel() # y축 이름
        plt.legend() # 범례 표시
        plt.show() # 그래프 화면 출력**
      - 다중 분류(multi-class classification):
        데이터가 세 개 이상의 클래스 중 하나에 속함
    - - SVM
        (서포트벡터머신)
      - 앙상블
      - Decision Tree
        (결정트리)
        
        결정트리구조
        
        Root Node
        
        Internal Node
        
        Leaf Node
        클래스 레이블, 예측 값 (y data)
      - 랜덤포레스트