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Scikit-learn의 K-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 간단한 분류 모델을 만드는 방법을 배웁니다.

머신러닝 라이프사이클이 어떻게 작동하는지 배우고, Scikit-learn(사이킷런)으로 직접 확인해 보세요.

Scikit-learn이 무엇인지, 주요 기능, 그리고 왜 Python에서 머신러닝에 필수적인지 알아봅니다.

교차 검증 기법으로 최적의 모델을 고르고 성능을 평가하는 방법을 배웁니다.

간단한 Scikit-learn 예제로 지도학습과 비지도학습의 기초를 배워봅니다.

Scikit-learn에서 분류 모델 품질을 측정하는 방법을 배웁니다.

scikit-learn의 선형 회귀 도구로 회귀 모델을 만들고 평가하는 방법을 배웁니다.

클러스터링의 기초와 K-평균이 레이블 없이 유사한 데이터 포인트를 묶는 방법을 배웁니다.

Scikit-learn에서 머신러닝을 위한 특성 스케일링과 데이터 전처리의 필요성과 방법을 배웁니다.

Scikit-learn에서 회귀 모델 평가하는 방법을 배웁니다.