[Machine Learning] 다차원적 학습을 위한 데이터 전처리(Target 기반) 및 모델링, 모델링 과정 추출

다차원적 학습을 위한 데이터 전처리

 

* DataFrame을 통한 다차원 학습 실패(단 1:1 매칭 학습 및 예측은 가능) --> 일반 arrary 형태 사용

 

1. 일반 array형태를 통한 다차원적 학습(KNN 학습 모델 기반) 진행 및 예시를 통한 예측 진행

- Matplotlib를 통한 모델링 과정 분석 (하나의 매개 변수의 Target값들에 대한 시각화만 가능)

 

Matplotlib를 통한 KNN 모델링 과정 추출(대표 매개변수 기준)

 

 

2. 일반 array형태를 통한 다차원적 학습(Decision Tree 학습 모델 기반) 진행 및 예시를 통한 예측 진행

- Graphviz를 통한 트리형태의 모델링 과정 추출 (export dot --> render png)

- 단, Decision Tree의 경우에는 모델링 과정 추출이 가능하지만 Random Forest, Gradient Boosting의 경우에는 모델링 과정의 완전한 시각화 불가능 --> Decision Tree의 과정과 비슷할 것이라는 추측은 가능하다.

 

Graphviz를 이용한 Decision Tree 모델링 과정 추출