[머신러닝] 사이킷 런 변환기, PolynomialFeatures

개발 환경

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OS : Mac

개발 툴 : colab 

개발 언어 : python

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사이킷 런의 변환기

 

사이킷 런은 파이썬에서 사용할 수 있는 머신 러닝 라이브러리 중 하나로, 다양한 머신 러닝 모델을 쉽게 구현하고 평가할 수 있는 다양한 기능을 제공한다.

변환기(Transformer)는 사이킷 런에서 제공하는 중요한 기능 중 하나다.

 

변환기는 입력 데이터를 변환하여 출력 데이터를 생성하는 객체를 말하며, 대게 데이터 전처리 과정에서 사용된다.

변환 작업은 전처리 과정중 하나로, 데이터의 특성을 정규화, 스케일링, 인코딩 등의 방식으로 수정하여 머신 러닝 모델에 

적용할 수 있는 형태로 만듭니다.

 

이번 실습에서 사용할 변환기는 PolynomialFeatures 클래스 입니다.

이 클래스는 sklearn.preprocessing 패키지에 포함되어 있습니다.

 

 

 

 

[실습]

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly = PolynomialFeatures()

poly.fit([[2,3]])
print(poly.transform([[2,3]]))

 

1. PolynomialFeatures 클래스의 객체를 생성

 

2. 2개의 특성 2와 3으로 이루어진 샘플을 적용

 

3. fit() 메서드와 transform() 메서드를 차례대로 호출

- fit() 메서드는 새롭게 만들 특성 조합을 찾고 transforms() 메서드는 실제로 데이터를 변환합니다.

 

[출력 결과]