업데이트: 2026-02-16
Sklearn Random Forest: Python에서 분류와 회귀를 위한 완벽 가이드
실전 Python 예제로 sklearn Random Forest를 마스터하세요. RandomForestClassifier, RandomForestRegressor, 하이퍼파라미터 튜닝, 특성 중요도, 파이프라인을 다룹니다.
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문서4
업데이트: 2026-02-12
Sklearn 선형 회귀: Python 예제로 배우는 완전 가이드
sklearn LinearRegression을 기초부터 고급까지 학습하세요. 단순/다중 회귀, 모델 평가(R², MSE), 정규화, 특성 스케일링, 실제 데이터셋을 다룹니다.
업데이트: 2026-02-12
Sklearn의 혼동 행렬(Confusion Matrix): 분류 모델을 평가하는 방법
sklearn으로 혼동 행렬을 생성하고 해석하는 방법을 배웁니다. 정밀도(precision), 재현율(recall), F1-score, 다중 클래스 혼동 행렬, heatmap 시각화, classification report를 다룹니다.
업데이트: 2026-02-10
Sklearn train_test_split: Python에서 머신러닝 데이터 분할하기
sklearn train_test_split을 사용하여 데이터셋을 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 방법을 배우세요. 층화 추출, 랜덤 상태, 검증 분할을 실용적인 예제로 마스터하세요.