머신 러닝 교과서 2판
- 파이프라인을 사용한 효율적인 워크플로
- 위스콘신 유방암 데이터셋
- 파이프라인으로 변환기와 추정기 연결
- k-겹 교차 검증을 사용한 모델 성능 평가
- 홀드아웃 방법
- k-겹 교차 검증
- 학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅
- 학습 곡선으로 편향과 분산 문제 분석
- 검증 곡선으로 과대적합과 과소적합 조사
- 그리드 서치를 사용한 머신 러닝 모델 세부 튜닝
- 그리드 서치를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝
- 중첩 교차 검증을 사용한 알고리즘 선택
- 여러 가지 성능 평가 지표
- 오차 행렬
- 분류 모델의 정밀도와 재현율 최적화
- ROC 곡선 그리기
- 다중 분류의 성능 지표
- 불균형한 클래스 다루기
- 요약
이 책의 코드를 사용하는 가장 좋은 방법은 주피터 노트북(.ipynb 파일)입니다. 주피터 노트북을 사용하면 단계적으로 코드를 실행하고 하나의 문서에 편리하게 (그림과 이미지를 포함해) 모든 출력을 저장할 수 있습니다.
주피터 노트북은 매우 간단하게 설치할 수 있습니다. 아나콘다 파이썬 배포판을 사용한다면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 주피터 노트북을 설치할 수 있습니다:
conda install jupyter notebook
다음 명령으로 주피터 노트북을 실행합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 윈도우가 열리면 원하는 .ipynb가 들어 있는 디렉토리로 이동할 수 있습니다.
설치와 설정에 관한 더 자세한 내용은 1장의 README.md 파일에 있습니다.
(주피터 노트북을 설치하지 않았더라도 깃허브에서 ch06.ipynb을 클릭해 노트북 파일을 볼 수 있습니다.).
코드 예제 외에도 주피터 노트북에는 책의 내용에 맞는 섹션 제목을 함께 실었습니다. 또한 주피터 노트북에 원본 이미지와 그림을 포함시켰기 때문에 책을 읽으면서 코드를 쉽게 따라할 수 있으면 좋겠습니다.
