반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- tensorflow
- KNeighborsClassifier
- C언어
- CES 2O21 참가
- html
- 재귀함수
- 머신러닝
- 결합전문기관
- web 사진
- paragraph
- classification
- pycharm
- 데이터전문기관
- Keras
- web 개발
- bccard
- 자료구조
- 웹 용어
- postorder
- 대이터
- mglearn
- discrete_scatter
- web 용어
- broscoding
- web
- cudnn
- inorder
- CES 2O21 참여
- vscode
- java역사
Archives
- Today
- Total
bro's coding
sklearn.base.BaseEstimator, TransformerMixin(추정기 만들기) 본문
[AI]/python.sklearn
sklearn.base.BaseEstimator, TransformerMixin(추정기 만들기)
givemebro 2020. 4. 27. 11:13반응형
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
class Myclassifier(BaseEstimator,TransformerMixin):
def __init__(self,first_parameter=1,second_parameter=2):
# __init__ 메소드에 필요한 모든 매개변수를 나열함
self.first_parameter=1
self.second_parameter=2
def fit(self,X,y=None):
# fit 메소드는 X와 y매개변수만을 갖음
# 비지도 학습 모델이라도 y값을 받아야함
self.result
# 모델 학습
print('모델 학습을 시작함!')
return self
def predict(self,X):
# X만 받음
X_transforms=X+1
return X_transforms
반응형
'[AI] > python.sklearn' 카테고리의 다른 글
sklearn.textdata.LogisticRegression적용 (0) | 2020.04.27 |
---|---|
sklearn.textdata.단어집과 문장 대조하기 (0) | 2020.04.27 |
sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer (0) | 2020.04.27 |
sklearn.textdata.datasets.load_files (0) | 2020.04.27 |
sklearn.base.BaseEstimator, ClassifierMixin(분류기 만들기) (0) | 2020.04.27 |
sklearn.pipeline.Pipeline (0) | 2020.04.27 |
sklearn.precision,recall (0) | 2020.04.24 |
sklearn.metrics.confusion_matrix(판정표) (0) | 2020.04.24 |
Comments