모델 학습

이제 모델 학습에 사용될 알고리즘과 학습 데이터의 준비가 완료되었으니 모델을 학습시켜보겠습니다.

왼쪽 바의 '모델' 파트에서 '모델 학습' 위젯을 캔버스에 추가합니다. 그리고 '데이터 분할' 위젯과 '선형 회귀' 위젯의 output을 '모델 학습' 위젯의 input으로 집어넣습니다. '데이터 분할' 위젯을 '모델 학습' 위젯과 연결할 때,

위와 같은 노드 연결 설정창이 뜨게 됩니다. 앞선 데이터 분할에서 7:3으로 데이터를 분리할 때, 데이터셋의 7할은 샘플링된 데이터셋이고, 3할은 남은 데이터셋이 됩니다.

앞서 데이터셋의 70%를 학습 데이터로 하기로 했으니, '데이터 분할'의 '데이터셋(샘플링된 데이터셋)'을 모델 학습의 '데이터셋'에 연결한 후, 설정 저장하기 버튼을 눌러줍니다.

그 후, '선형 회귀' 위젯의 output을 '모델 학습' 위젯의 input으로 넣어줍니다.

이제 모델 학습을 진행할 차례입니다. 앞서 우리는 이 데이터셋으로 자동차의 특성들을 통해 자동차의 가격을 예측하는 모델을 만들 것이라고 했습니다. 따라서 AI 모델은 자동차의 가격인 'price' 열을 예측해야합니다. '모델 학습' 위젯을 클릭하고, '대상 레이블 선택'에서 'price'를 선택합니다. 학습 방법은 단순 학습으로 합니다.

'모델 학습' 위젯의 ‘대상 레이블 선택’에 ‘None’만 뜨고 연결한 데이터셋의 열을 선택할 수 없는 경우, 혹은 '모델 학습' 위젯에 '선행 노드의 실행이 완료되어야 합니다'라는 문구가 뜨며 모델 학습이 안 되는 경우, ‘모델 학습’에 연결된 위젯들 중 일부가 활성화되지 않았을 수 있습니다. 이 경우 위젯 간 연결이 제대로 되어있는지 확인한 후, '데이터 분할', '학습 알고리즘', ‘모델 학습’ 위젯 중 위젯 오른쪽 위 초록불이 없는 위젯을 우클릭하고 ‘다시 실행’을 클릭(위젯 새로고침)해봅니다.

설정이 완료되었으면 위젯의 학습하기를 클릭하여 모델 학습을 진행하면 모델 학습이 완료됩니다.