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머신러닝 기본 이해하기

머신러닝 기본(용어 이해, 구분, 분석 절차 이해)

머신러닝(Machine Learning) (ldjwj.github.io)

https://ldjwj.github.io/ML_Basic_Class/part03_ml/part03_ch01_01_ml/ch01_01_ML입문_v13_202404.pdf

머신러닝 첫 모델 구축하기

음식점 tip 예측하기 - 데이터 불러오기

import seaborn as sns  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  

# tips 데이터셋 불러오기  
tips = sns.load_dataset("tips")  
tips

선형 회귀 모델 구축해 보기

# 데이터 준비  
X = tips['total_bill'].values.reshape(-1, 1)  
y = tips['tip'].values  

# 선형 회귀 모델 생성 및 학습  
model = LinearRegression()  
model.fit(X, y)  

# 모델 평가  
print("Intercept:", model.intercept_)  
print("Coefficient:", model.coef_[0])  

# 새로운 데이터로 예측  
new_total_bill = 50  
prediction = model.predict([[new_total_bill]])  
print("Prediction:", prediction[0]) 

streamlit 앱 구현해 보기

https://rowan-sail-868.notion.site/streamlit-app-7fe64728b21049d58dcf46a7a19c60a0?pvs=74

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