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[AI/머신러닝] 환경 설정 / DataLoader / Shuffle & Split / Model Generator and Training / Predict / Accuracy Evaluation - score(), accuracy_score() / Graphviz Visualization 본문
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[AI/머신러닝] 환경 설정 / DataLoader / Shuffle & Split / Model Generator and Training / Predict / Accuracy Evaluation - score(), accuracy_score() / Graphviz Visualization
_hayden 2020. 7. 22. 18:31먼저 텐서플로우(Tensorflow)와 Graphviz 의 설치가 필요하다.
( 참고 : Graphviz는 운영체제와 연결되는 라이브러리가 들어가야 하므로 파이썬으로 못 만든다. 파이썬에서 사용할 수 있는 라이브러리지만 파이썬으로 만들어진 건 아니고 C++로 만들어져있음. )
DataLoader
어떤 데이터를 다루는지에 대해 데이터에 대한 정확한 이해를 해야 함. 사전적인 데이터에 대한 이해는 필수적.
DataFrame Visualization
Seaborn Visualization
Shuffle & Split
1.
현실적으로 데이터의 수가 부족해서 테스트를 마음껏 못 돌림.
학습의 데이터로 80%로 가져가고 테스트 데이터로 20% 가져감.
2.
섞어준다. 셔플
Model Generator and Training
Predict
Accuracy Evaluation - score(), accuracy_score()