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1. 오분류표 - sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) - y_true : 실제값 - y_pred : 예측값 2. 확률 구하기 - 분류모델에서는 ~할 확률값을 구할 수 있음 - model.predict_proba(x_test) 3. 예측값 저장 - 행은 모두 포함하고, 열(컬럼)은 합격여부의 결과인 컬럼만 저장 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part3. 분류모델-평가, 결과 파일 저장 https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D..

1. 순서 1) X, Y 데이터 분리 2) 학습, 평가 데이터로 분리 3) 분리된 데이터의 shape 출력 4) 학습 모델 선택 및 학습 5) 성능 평가 -> 정확도(accuracy) 평가 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part3. 분류모델-학습 함수 생성 https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC