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세상을 바꾸는 데이터
[scikit-learn] 사이킷런 소개 본문
사이킷런(scikit-learn)은 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리이다.
사이킷런은 파이썬 기반의 머신러닝을 위한 가장 쉽고 효율적인 개발 라이브러리를 제공한다.
사이킷런 사이트:
https://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.0.2 documentation
Model selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and more...
scikit-learn.org
사이킷런 특징
1. 파이썬 기반의 다른 머신러닝 패키지도 사이킷런의 스타일의 API를 제공할 정도로 쉽다.
2. 머신러닝을 위한 매우 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API를 제공한다.
3. 많은 머신러닝 알고리즘이 효율적으로 구현되어 있기에 머신러닝을 처음 배울 때 사용하기 매우 좋다.
다음 포스트에서 사이킷런을 이용해 붓꽃 품종 데이터를 예측해보는 과정을 수행해보자.
앞으로의 포스트는 "파이썬 머신러닝 완벽 가이드"를 수강하고 공부한 뒤 복습한 글을 올립니다 :)
참고자료:
https://github.com/chulminkw/PerfectGuide
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