12.3 사용자 정의 모델과 훈련 알고리즘 - (1)
Prerequisite from sklearn.datasets import fetch_california_housing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler housing = fetch_california_housing() X_train_full, X_test, y_train_full, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target.reshape(-1, 1), random_state=42) X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_train_full, ..
2022. 3. 26.
단축키
내 블로그
| 내 블로그 - 관리자 홈 전환 |
Q
Q
|
| 새 글 쓰기 |
W
W
|
블로그 게시글
| 글 수정 (권한 있는 경우) |
E
E
|
| 댓글 영역으로 이동 |
C
C
|
모든 영역
| 이 페이지의 URL 복사 |
S
S
|
| 맨 위로 이동 |
T
T
|
| 티스토리 홈 이동 |
H
H
|
| 단축키 안내 |
Shift + /
⇧ + /
|
* 단축키는 한글/영문 대소문자로 이용 가능하며, 티스토리 기본 도메인에서만 동작합니다.