[sklearn] fit ()

sklearn의 fit() 메서드란?

fit() 메서드는 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 메서드 중 하나입니다.

이 메서드는 주어진 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.

 

사용법

fit() 메서드는 모델 객체에서 호출됩니다. 일반적으로, 모델을 만든 후, 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
y = [7, 8, 9]

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

위 코드에서 LinearRegression() 클래스를 사용하여 모델을 만든 후,

fit() 메서드를 사용하여 X와 y 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

 

입력값

fit() 메서드의 입력값은 모델 객체에서 사용하는 데이터에 따라 달라집니다.

대부분의 경우, fit() 메서드는 입력 데이터의 형식을 확인하고, 필요한 경우 데이터를 변환합니다.

출력값

fit() 메서드는 모델 객체를 반환합니다. 이 모델 객체는 학습된 모델을 저장하고,

새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용됩니다.