Data Science

TIP¶ 경고 메세지 뜰경우¶ 분류 모델 학습중 경고가 뜰경우 In [ ]: # values.ravel() model.fit(X_TRAIN, Y_TRAIN.values.ravel() ) 처음부터 사용하지 말고, 문제 해결 불가시 사용 In [ ]: import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') 데이터프레임 전체 다 보고 싶을때¶ In [ ]: import pandas as pd pd.options.display.max_columns = None 탐색¶ In [ ]: # 요약정보 확인 # print(data.info()) In [ ]: # 기초통계량 확인 # print(data.describe()) In [ ]: # 상관분석 # print(data.c..

참고 데이터 https://www.kaggle.com/kukuroo3/ecommerce-shipping-data-competition-form Commerce Shipping Data (competition form) Classification problem www.kaggle.com In [1]: import pandas as pd x_train = pd.read_csv('../input/ecommerce-shipping-data-competition-form/X_train.csv') x_test = pd.read_csv('../input/ecommerce-shipping-data-competition-form/X_test.csv') y_train = pd.read_csv('../input/ecomme..

# 결측치 삭제방법 # df 전체에서 결측값이 있으면 해당 행 삭제 data = data.dropna() # 해당 하는 열의 결측값이 있으면 해당 행 삭제 data['RM'] = data['RM'].dropna() # 평균 대체 : 모든 값을 각 변수의 평균으로 대체함. data_mean = data.fillna(data.mean()) # CHAS 칼럼과 RAD 칼럼 순으로 그룹을 지은후 각 그룹의 데이터 개수를 구하기 data_g = data.groupby(['CHAS','RAD'])['RAD'].count() # A 컬럼 그룹화 B 컬럼의 갯수? data_g = data.groupby(['A'])['B'].count()

아래는 백화점 고객의 1년 간 구매 데이터이다. 고객 3500명에 대한 학습용 데이터(y_train.csv, X_train.csv)를 이용하여 성별예측 모형을 마든 후, 이를 평가용 데이터(X_test.csv)에 적용하여 얻은 2482명 고객의 성별 예측값(남자일 확률)을 다음과 같은 형식(custid, gender)의 CSV 파일로 생성하시오. (제출한 모델의 성능은 ROC-AUC 평가지표에 따라 채점) # 데이터 읽기 import pandas as pd x_train = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/빅분기 실기/프리렉/data/x_train.csv',encoding='cp949') x_test = pd.read_cs..

* 프리렉 교재를 참고하였으며, 교재와 다른 내용이 많이 포함되어 있습니다. 고객 10,866건에 대한 학습용데이터(x_train,y_train)를 이용하여 자전거 대여량 예측 모형을 만든다. 생성한 예측 모형으로 평가용데이터(x_test)에 해당하는 6,493건의 자전거 대여량 예측값을 csv 파일로 생성하시오 (제출한 모델의 성능은 R^2 score 평가지표에 따라 채점) import pandas as pd x_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/빅분기 실기/프리렉/data/bike_x_train.csv',encoding='cp949') y_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDriv..

문제1. 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지 가늠하는 숫자는 무엇인가요? 답: 분산 문제2. 인공신경망의 출력값이 원하는 결과와 다를 경우, 가중치 갱신을 통해 오차를 최소화 시키도록 반복수행하여 신경망을 학습시키는 알고리즘이 무엇인가요 ? 답: 역전파 알고리즘 문제3. 차원축소와 군집화를 동시에 수행하며, 고차원으로 표현된 데이터를 저차원으로 변환하여 보는 비지도학습 기반 클러스터링 기법은 무엇인가요 ? 답: 자기 조직화 지도(self organization map) - SOM 문제4. 많은 데이터를 그림을 이용하여 집합의 범위와 중앙값을 빠르게 확인할 수 있으며, 또한 통계적으로 이상값이 있는지 빠르게 확인이 가능한 시각화 기법은 무엇인가요 ? 답: 박스플롯 문제5. 학습 데이터에..