[머신 러닝] Scikit-learn

*scikit-learn 기본 사용법

1. Estimator 선언 (e.g. LinearRegression)

2. .fit() 함수 호출을 통한 트레이닝

3. .predict()함수 호츨을 통한 예측

 

* scikit-learm을 이용하여 training data, test data 나누기

from sklearn.model_selection import train_test_split

#80%는 트레이닝 데이터, 20%는 테스트 데이터로 나누고 싶을 때
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2)

* Estimator 선언하기

from sklearn.linear_model import LinearRegression

#선형회귀
lr=LinearREgression()

* MSE, RMSE 정의하기

- RMSE는 기본 함수로 제공하지 않기 때문에 np.sqrt함수를 이용하여 계산

from sklearn.metrics import mean_squared_error
#MSE
MSE=mean_squared_error(y_test, y_preds)
#RMSE
RMSE=np.sqrt(MSE)