dondon-a 님의 블로그

Scikit-learn 라이브러리 구조sklearn├── preprocessing│ ├── StandardScaler│ ├── MinMaxScaler│ ├── OneHotEncoder│ └── LabelEncoder├── ensemble│ ├── RandomForestClassifier│ └── RandomForestRegressor├── model_selection│ ├── train_test_split│ ├── GridSearchCV│ └── RandomizedSearchCV└── metrics ├── accuracy_score ├── precision_score ├── recall_score ├── f1_score ├── confusion_..

랜덤포레스트(Random Forest)를 사용하여 분류 문제와 회귀 문제를 해결하는 과정1. 데이터 준비import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 예제 데이터 생성data = { 'num_var1': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], 'num_var2': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], 'cat_var': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'], 'target_class': [0, 1, 0, 1, 0], # 분류 문제용 타겟 변수 'target_reg': [10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0] # 회귀 문제용 타겟 변수}df = pd...