분류하는 뉴런 - 사이킷런으로 로지스틱 회귀 수행

SGDClassifier

• 사이킷런의 경사 하강법이 구현된 클래스

 

1. 로지스틱 손실 함수 지정하기

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

sgd = SGDClassifier(loss ='log', max_iter=100, tol=1e-3, random_state=42) 
# max_iter로 반복 횟수 100
# random_state = 반복 실행시 결과를 동일하게 재연하기 위함 난수 초깃값 42
# 반복할 때마다 로지스틱 손실 함수의 값이 tol에 지정한 값만큼 감소되지 않으면 반복 중단 설정
# 최적값 수렴할 정도로 충분한 반복 횟수인지 사용자에게 알려준다.

 

2. 사이킷런으로 훈련하고 평가

# 사이킷런으로 훈련하고 평가
sgd.fit(x_train, y_train)
print("sgd.score: ",sgd.score(x_test, y_test))

[그림1] 사이킷런으로 훈련하고 평가

3. 사이킷런으로 예측하기

# 사이킷런으로 예측하기
# 예측을 위한 predict 메서드가 이미 구현되어 있다.
# 사이킷런은 입력 데이터로 2차원 배열만 받는다.
# 샘플 하나를 주입하더라도 2차원이여야 한다.

print("sgd.predict : ",sgd.predict(x_test[0:10]))
print("sgd.predict_all : ",sgd.predict(x_test[:]))

[그림2] 사이킷런으로 예측하기