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✨ 유형 2번 문제를 풀기위해 반드시 암기하고 가야할 코드 1. 랜덤 포레스트 from sklearn.ensemble  import  RandomForestClassifierr_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) 2. 서포트 백터 머신from sklearn  import  svmsvm_model = svm.SVC(C=100, gamma=3) 3. 신경망 from sklearn  import  MLPClassifiermodel = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 200)) 1. 데이터 생성from sklearn.datasets import make_blobsx, y = make_blobs( centers =2, ran..

분류from sklearn.neural_network import MLPRegressor수치예측from sklearn .neural_network import MLPClassfier-> 분류모델: knn, 나이브베이즈, 의사결정트리, 랜덤포레스트, 신경망, 서포트 백터# 랜덤포레스트 모델 생성 (시험장에갈때 꼭 외워가야하는 코드)# 진행순서#1. 데이터 로드import pandas as pdiris = pd.read_csv("c:\\data\\iris2.csv")iris.head()#2. 결측치 확인iris.isnull().sum()#3. 종속변수와 독립변수 분리x = iris.iloc[ : , :4 ]y = iris.iloc[ : , 4 ]#4. 데이터 정규화from sklearn.preproce..

빅분기 시험에서 머신러닝은 랜덤포레스트와 다중회귀면 됨인공지능 — 머신러닝 — 딥러닝 데이터 분석통계 데이터 분석 (가설검정)기계학습 데이터 분석 (분류,회귀) 분류회귀knn, 나이브 베이즈, 의사결정트리, 서포트 벡터 머신, 신경망단순회귀, 다중회귀      머신러닝1. 분류: knn, 나이브베이즈, 의사결정트리, 서포트 백터머신, 신경망, 로지스틱 회귀 , 랜덤 포레스트            2. 회귀: 단순회귀, 다중회귀, 랜덤 포레스트숫자 -->   knn문자 -->   naivebayes  데이터 분석가 데이터 사이언티스트 데이터 엔지니어 딥러닝 개발자 데이터 검색 및 시각화 , 현상분석 , 통계분석( porduct / 금융 / 마케팅 (노코딩, 코딩))데이터 분석가의 업무 + 머신러닝데이터..