startup-7days: 11.24~25 / 파이슨 예제로 배우는 머신러닝 / tiobe.com- Step by step

10:00 ~ 11:00

IT강의실(254호) 파이썬과 머신러닝 이해 ？ 머신러닝 개념

？ 파이썬 머신러닝을 위한 환경설정

11:00 ~ 12:00

IT강의실(254호) 사이킷런과 평가이해 ？ 사이킷런 소개

？ 데이터 전처리

？ 정확도, 정밀도, 재현율, F1스코어

13:00 ~ 14:00 사이킷런과 평가이해 ？ 사이킷런 소개

？ 데이터 전처리

？ 정확도, 정밀도, 재현율, F1스코어

14:00 ~ 18:00

IT강의실(254호) 분류 알고리즘 ？ 분류 알고리즘 소개 및 실습(의사결정나무, 앙상블, 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost)

2025-09-30 (화) 9:00 ~ 10:00

IT강의실(254호) 분류 알고리즘 ？ 분류 알고리즘 소개 및 실습(의사결정나무, 앙상블, 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost)

10:00 ~ 12:00

IT강의실(254호) 회귀 알고리즘 ？ 회귀 알고리즘 소개 및 실습(릿지, 라쏘, 로지스틱)

13:00 ~ 16:00 회귀 알고리즘 ？ 회귀 알고리즘 소개 및 실습(릿지, 라쏘, 로지스틱)

캐글(Kaggle) 데이터 셋 다루기 / - EDA 및 데이터 전처리 / - (예측) Regression 모델 학습, 생성 / - (분류) Classtification 모델 학습, 생성

https://www.kaggle.com/

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# 데이터 분리
X = data[['Operating_Hours', 'Vibration_Level', 'Temperature']]
y = data['Remaining_Life']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 성능 평가
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 결과 출력
print("Model Coefficients:", model.coef_)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R-squared:", r2)

# 시각화
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--')
plt.xlabel("Actual Remaining Life")
plt.ylabel("Predicted Remaining Life")
plt.title("Actual vs Predicted Remaining Life")
plt.show()

**데이터 생성:**

작동 시간, 진동 수준, 온도와 같은 센서 데이터를 임의로 생성합니다.

센서 데이터와 수명 간의 관계를 정의하여 타깃 변수(남은 수명)를 생성합니다.

**데이터 전처리 및 모델 학습:**

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리합니다.

선형 회귀 모델을 사용해 데이터를 학습시킵니다.

**성능 평가 및 시각화:**

예측값과 실제값 간의 관계를 시각화하고, 모델 성능을 평가합니다.

pandas - 테이블, 데이타셋 // numpy - 계산능력

텍스트 _ R, Python // GRAPHIC - power BI , Tableu // Excell 1,048,574

Step by step 으로 설명해줘

지금 부터 파이썬을 활용해서 인공지능 모델을 만드는 전문가야

아래 제공 코드는 데이터 셋에서 입력(X), 출력(y) 파이썬 코드야

인공지능 모델을 만들려고 해

학습과 검증을 위한 데이터 분리를 할려고 해

적절한 코드는 중학생 수준에서 이해 할 수 있도록 알려줘

step by step 으로

===>지금 부터 인공지능 모델을 만드는데 필요한 라이브러리 전문가야 아래 샘플 함수처럼 사용되는 다른 라이브러리가 있으면 알려주고 왜 그 모델이 좋은지도 설명해 줘

[샘플 함수] Linear Regression

포함되어 있습니다. 회귀 분석되에도 인공지능 모델을 만드는 데 널리 사용되는 다른 중요한 라이브러리와 회귀분석 함수를 몇 가지 더 소개해 드리고, 해당 오일의 장점도 함께 설명해 드릴게요.

주요 AI/ML 라이브러리 및 회귀 모델 함수, 라이브러리,

Scikit-marn sklear

From skleons lihood Laport Lasso

역선택 및 과적합 방지에 효과작습니 모발을 난순하십니

Scikit-learn (sklearn)

Ronckonfor watRegressor

from sklearn als Sapeirt FondomForestRegressor

황을 보됩니다. 여러 이 과격함을 하고

XGBoost

XGBRagressor

import egpoost es ep

뛰어난 성능과 4도

제공된 이미지는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 구축에 사용되는 주요 라이브러리와 회귀 함수를 소개하는 프레젠테이션 화면입니다.

Scikit-learn (sklearn): Lasso (특징 선택 및 과적합 방지) 및 RandomForestRegressor (여러 결정 트리를 결합하여 과적합을 줄이고 성능 향상)와 같은 함수를 포함합니다.
XGBoost: XGBRegressor 함수를 사용하며, 뛰어난 성능과 속도를 제공하는 것으로 설명됩니다.

번역

포함되어 있습니다. 회귀 분석 외에도 인공지능 모델을 만드는 데 널리 사용되는 다른 중요한 라이브러리와 회귀 분석 함수를 몇 가지 더 소개해 드리고, 해당 모델의 장점도 함께 설명해 드릴게요.

주요 AI/ML 라이브러리 및 회귀 모델 함수

라이브러리	회귀 함수	함수 코드 예시	모델이 좋은 이유
Scikit-learn (sklearn)	Lasso	`from sklearn.linear_model import Lasso`	특징 선택 및 과적합 방지에 효과적입니다. 불필요한 특징의 계수를 0으로 만들어 모델을 단순화합니다.
Scikit-learn (sklearn)	RandomForestRegressor	`from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor`	비선형 관계를 잘 포착하며, 높은 예측 성능을 보입니다. 여러 결정 트리를 결합하여 과적합을 줄이고 안정성을 높입니다.
XGBoost	XGBRegressor	`import xgboost as xgb`	뛰어난 성능과 속도.