[분류/회귀] 학습용 가상 데이터 생성과 속성 (매개변수) 정리

분류와 회귀의 가상데이터 생성

 

분류용 가상 데이터 생성

make_classification() 함수는 sklearn.datasets 모듈에서 지정된 속성을 가진 임의의 분류 데이터 세트를 생성하는 강력한 도구이다. 합성 데이터 세트를 생성하기 위한 기계 학습 연구, 테스트 및 실험에 널리 사용된다.

 

매개변수	설명
n_samples	생성할 샘플의 총 개수를 지정합니다.
n_features	각 샘플에 대한 특징의 총 개수를 지정합니다.
n_informative	정보가 있는 특징의 개수를 지정합니다. 이러한 특징은 클래스 레이블을 결정하는 데 사용됩니다.
n_redundant	중복된 특징의 개수를 지정합니다. 이러한 특징은 무작위로 생성되며 클래스 레이블 결정에 사용되지 않습니다.
n_clusters_per_class	각 클래스에 대한 클러스터의 개수를 지정합니다.
weights	생성된 데이터셋에서 각 클래스의 비율을 나타내는 부동소수점의 리스트입니다.
random_state	데이터셋 생성에 사용되는 난수 시드를 지정합니다.

 

함수는 분류 알고리즘의 성능을 테스트하고 평가하는 데 사용할 수 있는 합성 샘플 집합을 생성합니다. 샘플 수, 정보 기능, 중복 기능, 클러스터 및 가중치와 같은 다양한 기능을 가진 다중 클래스 또는 이진 분류 데이터 세트를 생성할 수 있다. make_classification() 함수를 사용하여 이진 및 다중 클래스 분류 문제에 대한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

make_classification() 함수를 사용하려면 먼저 sklearn.datasets 모듈에서 가져와야 합니다. 가져온 후에는 원하는 매개 변수를 설정하여 합성 분류 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 함수는 두 개의 배열로 이루어진 튜플을 반환합니다. 첫 번째 배열은 생성된 샘플을 포함하고 두 번째 배열은 해당 레이블을 포함합니다.

결론적으로, make_classification() 함수는 사용자가 특정 속성을 가진 합성 분류 데이터 세트를 만들 수 있는 다목적 도구이다. 머신 러닝 연구 및 실험에 널리 사용되며 사용자가 분류 알고리즘의 성능을 평가하는 데 도움이 될 수 있다.

 

구현 예시

from sklearn.datasets import make_classification

# Generate a random classification dataset with 100 samples and 4 features
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4)

# Print the first 5 samples and their corresponding labels
print("Samples:\n", X[:5])
print("Labels:\n", y[:5])

 

회귀용 가상 데이터

make_regression() 함수는 sklearn.datasets 모듈에서 지정된 속성을 가진 임의의 회귀 데이터 세트를 생성하는 강력한 도구입니다. 합성 데이터 세트를 생성하기 위한 기계 학습 연구, 테스트 및 실험에 널리 사용된다.

 

매개변수	설명
n_samples	생성할 샘플의 총 개수를 지정합니다.
n_features	각 샘플에 대한 특징의 총 개수를 지정합니다.
n_informative	생성할 특징 중 실제로 목표값과 관련이 있는 특징의 개수를 지정합니다.
n_targets	생성할 목표값의 개수를 지정합니다.
bias	생성된 목표값에 대한 상수항(bias)을 지정합니다.
noise	생성된 목표값에 대한 노이즈의 표준편차를 지정합니다.
coef	실제 기울기(coefficient)를 지정할 수 있습니다. 이 경우, n_informative 값보다 n_features 값이 커야 합니다.
random_state	데이터셋 생성에 사용되는 난수 시드를 지정합니다.

 

함수는 회귀 알고리즘의 성능을 테스트하고 평가하는 데 사용할 수 있는 합성 샘플 집합을 생성합니다. 샘플 수, 정보 기능, 클러스터 및 가중치와 같은 다양한 기능을 사용하여 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. make_regression() 함수는 단일 변수 및 다중 변수 회귀 문제에 대한 데이터 세트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

make_regression() 함수를 사용하려면 먼저 sklearn.datasets 모듈에서 가져와야 합니다. 가져온 후에는 원하는 매개 변수를 설정하여 합성 회귀 분석 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 배열로 이루어진 튜플을 반환합니다. 첫 번째 배열에는 생성된 샘플이 포함되어 있고 두 번째 배열에는 해당 대상 값이 포함되어 있습니다.

결론적으로, make_regression() 함수는 사용자가 특정 속성을 가진 합성 회귀 데이터 세트를 만들 수 있는 다목적 도구이다. 기계 학습 연구 및 실험에 널리 사용되며 사용자가 회귀 알고리즘의 성능을 평가하는 데 도움이 될 수 있다.

 

구현 예시

from sklearn.datasets import make_regression

# Generate a random regression dataset with 100 samples and 4 features
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=4)

# Print the first 5 samples and their corresponding target values
print("Samples:\n", X[:5])
print("Target Values:\n", y[:5])

 

관련 글

https://jkcb.tistory.com/category/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EA%B3%BC%ED%95%99/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

'컴퓨터과학/인공지능' 카테고리의 글 목록