43_Ensenble_Random_Forest
앙상블(ensemble) 여러 개의 분류 모델을 조합해서 더 나은 성능을 내는 방법이다. 최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리, 나이브 베이즈 분류 모델을 실습했는데 지금까지 실습한 여러 분류 모델을 조합해서 단일 모델모다 더 좋은 성능을 낸다.
최근 포스트
42_Multinomial_Naive_Bayes_다항분포나이브베이즈
다항분포 나이브 베이즈를 활용한 영화 리뷰 분류 영화 리뷰에 다항분포 나이브 베이즈를 활용해 영화 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 분류한다.
41_Bernoulli_Naive_Bayes_베르누이나이브베이즈
베르누이 나이브 베이즈를 활용한 스팸 메일 분류 이메일 제목과 레이블(스팸 여부) 데이터를 활용해 베르누이 나이브 베이즈 분류로 스팸 메일을 확인한다.
39_Baechu_Project_Test
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import pandas as pd import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()