- 사이킷런에 포함된 경사 하강법 클래스 사용
- SGDClassifier이용
사이킷런으로 경사 하강법 적용
- 로지스틱 손실 함수 지정
- SGDClassifier 클래스에 로지스틱 회귀를 적용하려면 loss 매개변수에 손실 함수로 log를 지정
from sklearn.linear_model import SGDClassifier # 리니어 모델속의 SGDClassifier 임포트
sgd = SGDClassifier(loss='log', max_iter=100, tol=1e-3, random_state=42)
| 매개변수 |
설명 |
| max_iter |
반복 횟수 지정 |
| random_state |
반복 실행시 결과 동일을 위해 난수 초깃값 지정 |
| tol |
반복시 로지스틱 손실 값이 지정값만큼 감소되지 않을 경우 반복중단 |
- 사이킷런으로 훈련 후 평가
- 지금까지 구현한 fit()이나 score()가 준비되어있다.
sgd.fit(x_train, y_train)
sgd.score(x_test, y_test)
- 사이킷런으로 예측하기
- 예측을 위한 predict() 메서드 포함
- 입력 데이터는 무조건 2차원 배열만 가능
sgd.predict(x_test[0:10])
