[Python] sklearn / metrics (모델 평가지표)
■ sklearn ■ metrics □ 라이브러리 호출 > from sklearn import metrics > metrics.r2_score > metrics.mean_absolute_error > metrics.mean_squared_error
■ sklearn ■ metrics □ 라이브러리 호출 > from sklearn import metrics > metrics.r2_score > metrics.mean_absolute_error > metrics.mean_squared_error
※ linear_model ■ LinearRegression □ 라이브러리 호출 > from sklearn.linear_model import LinearRegression □ Linear Regression # 기본 구조 # 인스턴스화 > LR_mo...
※ ensemble ■ RandomForestRegressor □ 라이브러리 호출 > from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFR # 기본 구조 # 인스턴스화 > RF_model = RFR() >...
Data 전처리 Data EDA Data Readiness Check Feature Engineering numerical features categorical features Modeling ```py pd.set_...
※ bayes_opt ■ BayesianOptimization □ 라이브러리 호출 > from bayes_opt import BayesianOptimization rom sklearn.model_selection import cross_val_score def mo...