따봉gpt야도와줘

지도학습과 비지도학습, 그리고 인코딩1) 지도학습 과 비지도 학습지도학습(분류, 회귀) SVM, 로지스틱 회귀, 선형회귀, 랜덤 포레스트비지도학습(군집, 차원축소)[구분 · 주요 방식 · 대표 알고리즘 · 개념 설명] 구분 주요 방식 대표 알고리즘 개념 설명 지도학습(Supervised Learning) 회귀 (Regression) 선형회귀(Linear Regression), 리지/라쏘, 결정트리 회귀 입력 → 연속적인 수치 출력.예: 집 크기 → 집값 예측 분류 (Classification) 로지스틱 회귀, SVM, KNN, 랜덤포레스트, 나이브베이즈 입력 ..

🎯 정밀도 · 재현율 · 정확도 · F1 Score 정리 지표 수식 의미 정확도(Accuracy) (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN) 전체 중에서 맞춘 비율 정밀도(Precision) TP / (TP + FP) "맞다고 예측한 것" 중 진짜 맞은 비율 재현율(Recall) TP / (TP + FN) "진짜 정답" 중 예측에 성공한 비율 F1 Score 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) 정밀도와 재현율의 조화 평균 (균형 평가) ..

🍎 LabelEncoder vs OneHotEncoder 쉽게 이해하기 🥝 예시 데이터 items = ["사과", "바나나", "토마토", "딸기", "수박"] 1️⃣ LabelEncoder: 클래스에 숫자를 붙여줌 from sklearn.preprocessing import LabelEncoderitems = ["사과", "바나나", "토마토", "딸기", "수박"]encoder = LabelEncoder()encoder.fit(items)labels = encoder.transform(items)print('인코딩 변환값:', labels) 📌 출력 결과 인코딩 변환값: [3 0 4 1 2] 원본LabelEncoder 결과 ..