728x90 반응형 의사결정나무 결과 시각화1 (머신러닝 with 파이썬) 붓꽃 품종 예측 모델 만들기 (Decision Tree Classifier) / 혼동행렬, 시각화(graphviz) 추가 / Gini 계수(Gini 불순도) 이번에 해볼 것은 분류 문제로 유명한 데이터인 붓꽃(iris) 데이터를 활용하여 분류 예측 모델을 만들어보는 것입니다. 이때 사용할 모델은 분류 모델 중 가장 기초적이지만, 설명력이 높은 결정나무(Decision Tree)를 활용하는 것입니다. 1. 데이터 설명 데이터는 총 3 종류의 붓꽃(Versicolor / Setosa / Virginica) 품종에 대한 각 특징들이 기록되어 있습니다. 데이터의 일부분을 추출해서 보면 아래와 같이 나타낼 수 있습니다. 여기서 label은 붓꽃의 품종을 뜻하며, 0 : Versicolor / 1 : Setosa / 2 : Virginica 입니다. 각 품종과 함께 수집된 변수(features)는 a) sepal length : 꽃받침의 길이 (cm) b) sepal .. 2023. 8. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
