이 장에서는 인기 있고 강력한 머신 러닝 알고리즘을 둘러보겠습니다. 이런 알고리즘들은 산업계는 물론 학계에서도 널리 사용됩니다. 분류에 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘의 차이점을 배우는 한편, 각 알고리즘의 강점과 약점도 이해해 봅시다. 이 장에서는 처음으로 사이킷런 라이브러리를 사용합니다. 사이킷런은 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하므로 이런 알고리즘을 효율적이고 생산적으로 적용할 수 있습니다.
이 장에서는 다음 주제를 다룹니다.
• 강력하고 인기 있는 분류 알고리즘인 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, k-최근접 이웃 소개하기
• 예제와 설명을 위해 사이킷런 머신 러닝 라이브러리 사용하기(사이킷런은 광범위한 머신 러닝 알고리즘을 사용하기 쉬운 파이썬 API로 제공)
• 선형 또는 비선형 결정 경계를 갖는 분류 알고리즘의 강점과 약점 설명하기