글
https://hrd.knrea.or.kr/consortium/?act=sub4_1&seq=123
한국신재생에너지협회 인적자원개발센터 모성근 선임연구원
전화: 02)529-4865(본사) / 031)712-2992(교육장)
팩스: 02)529-4056(본사) / 031)712-6556(교육장)
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'윈도우11 지원하지 않는 PC에서도 설치하는 방법 TPM 필요 없고 UEFI 설정따위 없어도 되는 방법
https://youtu.be/umItvP7sb9M?si=sUhY0TIw1cEvvJoc
!pip install -q "xgboost==2.0.3" "scikit-learn==1.4.2" pandas matplotlib
import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 데이터
Xy = pd.DataFrame({
'공부 시간': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
'수업 참여도': [5,6,7,8,8,9,10,10,10,10],
'합격 여부': [0,0,0,0,1,1,1,1,1,1]
})
X = Xy[['공부 시간','수업 참여도']]
y = Xy['합격 여부']
# 단일 분할 평가(재현성 강화)
Xtr, Xte, ytr, yte = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = xgb.XGBClassifier(
n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3,
subsample=1.0, colsample_bytree=1.0, random_state=42,
tree_method="hist", n_jobs=1, device="cpu"
)
model.fit(Xtr, ytr)
acc = accuracy_score(yte, model.predict(Xte))
print("Holdout acc:", acc)
# 교차검증(안정성)
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=cv, scoring="accuracy")
print("CV acc:", scores)
print("mean ± std:", scores.mean(), "+-", scores.std())
