[이 글은 "Do it 딥러닝 입문" 책을 보고 공부한 내용을 복습하고자 정리한 글입니다.] 목표 - 주어진 데이터 셋으로 어떻게 훈련했을 때 가장 효율이 좋은지 알아본다. [배운 점] 모듈 - sklean.linear_model 모듈을 통해 모델을 임포트 할 수 있다. (ex. SGDClassifier) - model의 하이퍼파라미터로 loss함수를 지정해줄 수 있다. (ex. hinge, log) 훈련데이터 세트 - 테스트 세트로 모델을 튜닝하면 테스트 세트에 대해서만 좋은 성능을 낼 수 있으므로 실전에서 좋은 성능을 기대하기 어렵다.(실전 투입 마지막 한 번만 사용하는 게 좋다.) - 훈련세트를 훈련세트와 검증세트로 나눠서 활용한다. (비율은 80 20 20) 스케일(Scale) - 우리는 잘 가공..