Python5 SVM 최적화 시키기 저번에 배웠던 SVM은 default로 기본적인 값들 상태들에 대해서만 분석을 진행을 하였습니다. 이번에는 모델을 최적화 시키는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 오늘의 경우 feature selection을 제외하고, Best parameter를 찾는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저 저번 모델을 불러 오도록 하겠습니다. 1. 사용할 모듈 적용시키기 import numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from skl.. 2020. 7. 21. Breast Cancer Detection with Decision tree 오늘 포스팅할 내용은 Decision tree입니다. 1. 필요 모듈 설정 import numpy as np import pandas as pd import os import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix 2. Data load url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-ca.. 2020. 7. 17. Breast Cancer Detection with K-Nearest Neighbor (KNN) 이전 포스팅의 경우는 SVM, Random Forest, Logistic regression을 이용하여 분석을 해보았습니다. 앞선 방법 모두 최적화를 시키지 않는 상태입니다. 추후에 최적화 방법을 시키고 적용을 시켜보도록 하겠습니다. 그리고 tensorflow까지도 해보도록 하겠습니다. predictiongeek.tistory.com/2 Kaggle - Breast Cancer Detection with SVM (Explanation, 설명) 본 코드는 Kaggle에서 code를 따온 다음 설명 형식으로 풀어서 공부한 것을 공유하고자 하였습니다. www.kaggle.com/mihirjhaveri/breast-cancer-detection-with-svm Breast Cancer Detection with.. 2020. 7. 16. Breast Cancer Detection with Ramdom Forest Classification 오늘 포스팅 주제는 저번 포스팅한 데이터를 이용하여 Random forest classification을 돌려보고자 합니다. predictiongeek.tistory.com/2 Kaggle - Breast Cancer Detection with SVM (Explanation, 설명) 본 코드는 Kaggle에서 code를 따온 다음 설명 형식으로 풀어서 공부한 것을 공유하고자 하였습니다. www.kaggle.com/mihirjhaveri/breast-cancer-detection-with-svm Breast Cancer Detection with SVM Explore an.. predictiongeek.tistory.com 1. 전처리 (preprocessing) 먼저 사용한 모듈을 한번에 import 시.. 2020. 7. 14. 이전 1 2 다음
