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가상데이터 만들기 내용 make_classification make_blobs make_moons make_gaussian_quantiles make_classification sklearn.datasets.make_classification() 함수는 분류용 가상 데이터를 생성합니다. 인수 n_samples : 표본 데이터의 수, 디폴트 100 n_features : 독립 변수의 수, 디폴트 20 n_informative : 독립 변수 중 종속 변수와 상관 관계가 있는 성분의 수, 디폴트 2 n_redundant : 독립 변수 중 다른 독립 변수의 선형 조합으로 나타나는 성분의 수, 디폴트 2 n_repeated : 독립 변수 중 단순 중복된 성분의 수, 디폴트 0 n_classes : 종속 변수의 클래스 수, 디폴트 2 n_clusters_per_class : 클래스 당 클러스터의 수, 디폴트 2 weights : 각 클래스에 할당된 표본 수 random_state : 난수 발생 시드 반환값 X : [n_samples, n_features] 크기의 배열, 독립 변수 y : [n_samples] 크기의 배열, 종속 변수 위 함수에서 인수의 관계는 다음을 만족하여야 합니다. (n_classes) × (n_clusters_per_class) ≤ 2 (n_informative) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns font1={'size':11, 'weight':'bold'} font2={'family':'nanumgothic', 'size':11...