저는 파이썬에 대한 경험이 많지 않은 기계 학습을 처음 접했습니다.
다음 코드에서 훈련 된 데이터는 호출 후 어디에 저장되며 메서드 fit()호출 후 데이터가 훈련되었는지 여부를 어떻게 알 수 있습니까 predict()?
나는 이것이 어리석은 질문이라는 것을 알고 있지만 약간의 도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사
#Fitting Simple linear regression to the training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
#Predicting the Test search results
y_pred = regressor.predict(X_test)
이 fit()함수는 단순히 선형 모델을 데이터에 맞 춥니 다. 훈련 데이터는 이미 변수 X_train(특성) 및 y_train(라벨)에 할당 되어 있으므로을 호출 한 후에는 훈련 데이터가 저장되지 않습니다 fit(). 그러나 훈련 데이터를 사용하여 근사 된 매개 변수를 포함하는 훈련 / 적합 된 모델을 저장할 수 있습니다.
이제 두 번째 질문에 대해 살펴보면 모델을 데이터에 맞추기 전에 예측하는 것은 불가능합니다. 전화 predict()하기 전에 전화 를 시도하면 다음을 fit()받게됩니다 NotFittedError.
피팅 전에 추정기를 사용하는 경우 발생시킬 예외 클래스입니다.
이 클래스는 예외 처리 및 이전 버전과의 호환성을 돕기 위해 ValueError 및 AttributeError 모두에서 상속됩니다.
예:
>>> from sklearn.svm import LinearSVC >>> from sklearn.exceptions import NotFittedError >>> try: ... LinearSVC().predict([[1, 2], [2, 3], [3, 4]]) ... except NotFittedError as e: ... print(repr(e)) NotFittedError("This LinearSVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator."...)
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