Á¤¼ºÈÆ
    µµÀü¹®Á¦ 14.2 (¸ð¹ü ´ä¾È)



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
#
# µû¶óÇϸ砹è¿ì´Â ÆÄÀ̽ã°ú µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ(»ý´ÉÃâÆÇ»ç 2020)
# 14.12 ´ç´¢º´ ¿¹Á¦¸¦ ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅͷΠ±¸ºÐÇÏÀÚ, 381ÂÊ
#
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# ´ç´¢º´ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ sklearnÀÇ µ¥ÀÌÅÍÁýÇÕÀ¸·ÎºÎÅÍ ÀоîµéÀδÙ.
diabetes = datasets.load_diabetes()
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target,
                                                    test_size = 0.2)
regr = LinearRegression()
 
regr.fit(X_train, y_train)
y_pred = regr.predict(X_test) # Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅͷΠ¿¹ÃøÇغ¸ÀÚ. 
 
mse_set = (y_pred - y_test) ** 2
sum_mse = 0.0
for value in mse_set:
    sum_mse += value
 
mse = sum_mse / len(mse_set)
 
print('Æò±ÕÁ¦°ö ¿ÀÂ÷(MSE):', mse)
cs

  µî·ÏÀÏ : 2022-05-21 [01:35] Á¶È¸ : 134 ´Ù¿î : 0   
 
¡â ÀÌÀü±ÛµµÀü¹®Á¦ 14.2
¡ä ´ÙÀ½±ÛµµÀü¹®Á¦ 14.1
Python for AI ½Ç½À°Ô½ÃÆÇ
¹øÈ£ ¨Ï Á¦ ¸ñ Á¶È¸ µî·ÏÀÏ
Anaconda3 ¼³Ä¡
ColabTurtlePlus
½Ç½À ¸ñ·Ï
Colab ½Ç½À
½Ç½À ½Ã ÇлýµéÀÌ ÀÚÁÖÇÏ´Â ½Ç¼ö ¿¹µé
381 ½Ç½À ½Ã ÇлýµéÀÌ ÀÚÁÖÇÏ´Â ½Ç¼ö ¿¹µé 522 04-16
380 Anaconda3 ¼³Ä¡ 704 10-06
379 Colab ½Ç½À 778 09-29
378 lColabTurtlePlus 1284 09-13
377 ½Ç½À ¸ñ·Ï 1372 02-21
376 (15Àå) ÅÙ¼­Ç÷οì·Î µö·¯´×ÀÇ ¸ÀÀ» º¸ÀÚ 425 02-19
375 ¦¦❶ lch15.ipynb (¿¹Á¦ Àüü) // colab ¿¡¼­ ¼öÇàÇØ¾ß ÇÔ 485 03-01
374 (14Àå) ±â°èÇнÀÀ¸·Î ¶È¶ÈÇÑ ÄÄÇ»Å͸¦ ¸¸µéÀÚ 542 02-19
373 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.3 532 05-21
372 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.2 602 05-21
371    ¦¦❷ µµÀü¹®Á¦ 14.2 (¸ð¹ü ´ä¾È) 134 05-21
370 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.1 510 05-21
369 ¦¦❶ lch14.ipynb (¿¹Á¦ Àüü) 703 03-01
368 ¦¦❶ lcode_14_25.py (±³Àç) 333 12-06
367 ¦¦❶ lcode_14_24.py (±³Àç) 303 12-06
366 ¦¦❶ lcode_14_23.py (±³Àç) 271 12-06
365 ¦¦❶ lcode_14_22.py (±³Àç) 332 12-06
364    ¦¦❷ lcode_14_22_4.py (±³Àç) 294 12-06
363    ¦¦❷ lcode_14_22_3.py (±³Àç) 265 12-06
362    ¦¦❷ lcode_14_22_2.py (±³Àç) 328 12-06

[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10]-[Next][20]