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In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 당뇨병 환자의 데이터 diabetes = datasets.load_diabetes() In [20]: diabetes.data.shape , diabetes.data , len(diabetes.data) Out[20]: ((442, 10), array([[ 0.03807591, 0.05068012, 0.06169621, ..., -0.00259226, 0.01990842, -0.01764613], [-0.00188202,..

의사결정트리를 만드는 과정¶ 의사결정트리의 가장 기본적인 역할은 범주형 데이터를 예측하는 것 In [16]: # 엔트로피가 가장 많이 줄어드는 방법으로 데이터를 나눈다 # => 타겟변수에 영향을 미치는 변수 순서 In [17]: import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn import datasets, tree from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score In [18]: # 데이터 읽어오기 In [19]: digits=datasets.load_digits() I..

In [25]: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier In [2]: iris = load_iris() In [4]: iris.data Out[4]: array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3], [5. , 3.4, 1.5, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4..

Real Talk. What would you do with a gap year? Uh, if I had a opportunity to do a gap year, I'd pretty much travel, pretty much everywhere I could, whether it'd be Europe, Australia, Uh wherever. I wouldn't stay in the States. I would just pretty much take much, take whatever money I had and whatever opportunity and see as much as I could in that one year. Um, pretty much go to historic sites and..

Real talk. how important is fashion to you?당신에게 패션은 얼마나 주요한가요? but I think living in London, just because it's a city, you're always sort of in the company of other people and sort of comparing yourself on some level to how they look.하지만 제 생각에는 런던에서 살면서 단지 도시이기 때문에 항상 다른 사람들과 함께 있게 되고, 자기 자신을 어느 정도 다른 사람들의 외모와 비교하게 되는 것 같아요. and that kind of informs your choices, too.그리고 그것도 당신의 선택에 영향을 주죠. uh, ..