k-최근접 이웃, 선형 회귀, 릿지, 라쏘, 다항 회귀, 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법, 결정 트리 등의 알고리즘을 갖고 있는 대표적인 머신러닝 패키지입니다. 데이터를 이 패키지의 입력 데이터로 활용하기 위해선 2차원 리스트(배열 포함)로 입력 또는 변환해야 합니다. 또, 사이킷런을 통해 필요한 머신러닝 알고리즘을 임포트, 머신러닝 알고리즘의 모델 생성, 모델 평가 등의 순서로 이용합니다. 1. 모듈 1) model_selection: 모델의 데이터를 구성, 변환해주는 모듈 (1) train_test_split(): 훈련 세트와 테스트 세트로 함수 자체에서 랜덤하게 분리하며, 입력 데이터와 정답 데이터를 입력으로 받고, 이를 다음과 같이 각 변수에 자동으로 저장합니다. from sklearn.mod..
