1. 다중 분류 문제

• 아이리스(붓꽃)
  • 꽃잎의 모양과 길이에 따라 여러 가지 품종으로 나뉜다

• 클래스가 3개이다.

다중 분류(multi classification)

• 참(1)과 거짓(0)으로 해결하는 것이 아니라, 여러 개 중에 어떤 것이 답인지를 예측하는 문제
• 여러 개의 답 중 하나를 고르는 분류 문제
• 이항 분류(binary classification)와는 접근 방식이 조금 다르다

2. 상관도 그래프

데이터를 불러온다

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./deeplearning/dataset/iris.csv", names = ["sepal_length",
                                                             "sepal_width",
                                                             "petal_length",
                                                             "petal_width",
                                                             "species"])

print(df.head())

pairplot() 함수

• 데이터 전체를 한번에 보는 그래프를 출력한다

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.pairplot(df, hue='species')
plt.show()

• 꽃잎과 꽃받침의 크기와 너비가 품종별로 차이가 있음을 알 수 있다
• 속성별로 어떤 연관이 있는지를 보여 주는 상관도 그래프를 통해 프로젝트의 감을 잡고 프로그램 전략을 세울 수 있다.