따봉gpt야도와줘

앞에서는 Iris 데이터를 이용해 학습과 테스트 데이터로 나눈 뒤 의사결정나무 모델을 학습하고 평가했다. 이번에는 K-폴드 교차검증이라는 기법을 통해 모델을 더 공정하고 안정적으로 평가하는 방법을 배워본다.8. 왜 K-폴드 교차검증을 할까?지금까지는 train_test_split으로 데이터를 학습용과 테스트용으로 한 번만 나눠 평가했다. 하지만 이렇게 한 번만 나누면 운이 좋거나 나쁜 데이터 분할 때문에 평가 결과가 달라질 수 있다.예를 들어, 테스트셋에 너무 쉬운 데이터만 들어가면 정확도가 높게 나오고, 반대로 어려운 데이터만 들어가면 낮게 나올 수 있다.그래서 더 공정한 방법이 필요한데, 바로 K-폴드 교차검증이다.9. K-폴드 교차검증 원리데이터를 K개의 덩어리로 나눈다. (예: 5개의 폴드)그중 ..

머신러닝을 처음 접할 때 가장 많이 사용하는 예제가 바로 Iris 데이터다. 이 데이터는 붓꽃의 꽃잎과 꽃받침의 길이·너비를 보고 어떤 품종인지 분류하는 문제다. 이번 글에서는 이 데이터를 이용해 의사결정나무 모델을 학습하고, 예측하고, 그래프 시각화까지 진행한다.1. Iris 데이터란?Iris 데이터는 총 150개의 샘플로 구성되어 있고, 각 샘플에는 다음 네 가지 특성이 있다.꽃받침 길이 (sepal length)꽃받침 너비 (sepal width)꽃잎 길이 (petal length)꽃잎 너비 (petal width)그리고 각 샘플은 세 가지 품종 중 하나에 속한다.setosaversicolorvirginica즉, 4개의 숫자로 이루어진 특성을 보고 어떤 품종인지 맞추는 것이 목표다.2. 데이터 불러..

이번에는 이미지에 있는 사람(또는 사람 형태)를 검출하는 방법을 배워볼 거예요. OpenCV에서는 HOG(Histogram of Oriented Gradients) + SVM 기반의 기본 보행자 감지기를 제공합니다.1️⃣ 사람 검출 기본 코드import cv2# 이미지 불러오기img = cv2.imread("snapchat/frame_0001.jpg")# HOG 디텍터 초기화hog = cv2.HOGDescriptor()hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())# 사람 검출 (bounding box 반환)boxes, weights = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8,8))# 검출된 영역 그리기fo..