3. 모델링 코드 구조

데이터 불러오기, 데이터 준비 과정 

- 머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾고 그 규칙에 기반해 예측 하는 것  데이터 준비 과정이 필요

- 충분히 학습하고 평가할 수 있는 좋은 데이터가 준비 되어야 좋은 모델을 기대할 수 있음

- 대상 데이터를 불러와 충분히 탐색하고 적절히 전처리 한 후 데이터 분리 과정을 수행

학습을 위한 데이터 분리 

 

모델 불러오기, 모델 평가를 위한 평가지표 불러오기 

 

Scikit Learn 모델링 코드 구조

 

- 모델링 코드 구조 55단계에 따라 코딩을 진행
- 사용할 알고리즘과 평가지표와 관련된 함수를 불러와 사용
- 모델링 결과 예측 및 평가 결과 에 대해 충분히 분석하고 의미를 찾는 과정이 필요