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목록Python 주요 함수/Scikit-Learn (2)
컴공돌이의 스터디 블로그
sklearn.svm.SVR
* 이 글은 www.scikit-learn.org에서 볼 수 있는 내용을 정리한 글 입니다. sklearn.svm.SVR [변수]- kernel : 알고리즘에 사용할 kernel을 결정('linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid', 'precomputed')- degree : polynomial 함수의 차수- gamma : kernel의 계수- coef0 : kernel 함수의 독립적인 구간- tol : 중지 기준에 대한 허용 오차 값- C : 오차 구간에 대한 페널티 값- epsilon : Support Vector Machine 모델의 입실론 값- shrinking : 휴리스틱 값이 줄어드는지 여부를 결정- cache_size : kernel에 사용되는 캐시 값- verbose : ..
sklearn.linear_model.LogisticRegression
* 이 글은 www.scikit-learn.org에서 볼 수 있는 내용을 정리한 글 입니다. sklearn.linear_model.LogisticRegression [변수]- penalty : 페널티를 부여할 때 사용할 기준을 결정('l1', 'l2')- dual : Dual Formulation인지 Primal Formulation인지를 결정(True, False)- tol : 중지 기준에 대한 허용 오차 값- C : 규칙의 강도의 역수 값- fit_intercept : 의사 결정 기능에 상수를 추가할 지 여부 결정(True, False)- intercept_scaling : - class_weight : 클래스에 대한 가중치들의 값- random_state : 데이터를 섞을 때 사용하는 랜덤 번호 생..