[음악]
훈련 데이터와 테스트 데이터가 나왔습니다
다음으론 #회귀 모델
여기 서브헤더 넣고
#회귀 모델 만들기입니다
GraphLab Create는 다양한 기계학습 작업을 위한
알고리즘을 구현해 놨는데 원한다면 스스로 구현할 수도 있습니다
이 특화과정을 진행하면서
많은 알고리즘을 짜보게 될 것이지만
이 강의에서는 이미 구현된 알고리즘을
통한 기계학습 이해에 집중할 겁니다
기계학습으로 뭘 할 수 있죠?
평수 예측 모델을 만들 수 있습니다
sqrt_model이라 부르죠
GraphLab에는 선형회귀라는 게 있습니다
선형회귀는 에밀리와 함께 학습, 탐구, 이해까지
이전 모듈에서 마쳤죠
linear_regression.create이라 입력하면
선형회귀 모델을 생성합니다
Create은 프로젝트의 이름인 GraphLab Create임과 동시에
GraphLab Create에서 뭔가를 만들 때 쓰는 함수이기도 합니다
선형회귀 모델을 만들텐데
입력으로 훈련 데이터를 넣습니다
훈련 데이터죠
뭘 예측하는지 변수를 지정해줘야 합니다
그게 대상이죠
대상은 가격입니다
가격을 예측합니다
특징이 뭔지도 입력합니다
특징을 입력할 때 함수 파라미터에도
탭 자동완성을 사용할 수 있습니다
특징에는 특징 리스트를 넣어주고요
아무 것도 안 넣어주면 모든 특징과 모든 열의 데이터를 사용하게 됩니다
지금은 입력할 특징은 전용면적 하나입니다
문자열 변수를 넣어야 하는데
따옴표를 잊었네요 빨리 고치죠
따옴표를 열고
닫습니다
됐습니다
다시 읽어드리죠
sqft_model은 graphlab.linear_regression.create에
훈련 데이터를 넣고 전용면적 특징을 통해 대상 가격을 예측합니다
실행해보죠
훈련 데이터에서 데이터를 두 번 적었네요
여기 오류가 발생했죠 훈련 데이터 밑줄 데이터
다시 실행합니다
어떻게 됐죠?
선형회귀 모델을 생성했는데
뉴턴 방법이란 알고리즘을 사용했습니다
GraphLab Create는 특별한 지정이 없는 이상
알고리즘을 자동으로 선택합니다
이 알고리즘은 데이터에 대한 예측을 할 수 있게 해주죠
[음악]