[지도학습 모델] svm, logistic regression, random forest, naive bayes, decision tree, k-nn

1. SVM ( support vector machine )

지도 학습의 모델로 "분류용 선형 모델"이다.

 

svm.SVC

 

svm.SVR

 

이렇게 두 가지로 분류, 회귀에 모두 사용할 수 있지만 여기서는 분류를 사용해보고자 한다.

 

커널기법kernel trick: 수학적 기교를 사용해서 새로운 특성을 많이 만들지 않고서도 고차원에서 분류기를 학습시킬 수 있습니다.

 

model = svm.SVC(kernel = 'rbf', C = 1, gamma = 0.1)

model=svm.SVC(kernel='linear',C=0.1,gamma=0.1)

차이점?

 

2. logistic regression

 

model = LogisticRegression()
model.fit(train_X, train_Y)
prediction3 = model.predict(test_X)
print("accuracy:", metrics.accuracy_score(prediction3, test_Y))