데이터 시각화 및 애플리케이션 개발/AI 컴퓨터 비전프로젝트14 [ML] 선형 회귀_Rent값 예측 모델 만들기(1) 머신러닝을 공부했다면! 이정도 알고리즘을 알아야하는것들을 학습&반복했습니다.솔직히 데이터시각화까지는 바지밑단잡고 질질 끌려가는느낌이었지만 ML들어가면서 수학적인부분이 확실히 들어가다보니 많이 이해하기가 힘들었습니다.그래서 수업에 그치지않고 유튜브, GPT을 이용해서 조금 더 공부를 해보려고 노력했습니다. Rent값 예측 모델 만들기전체 과정데이터 분할: 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누기.모델 학습: 훈련 데이터를 사용해 모델을 학습시키기.모델 평가: 테스트 데이터를 사용해 모델이 얼마나 잘 예측하는지 평가하기.예측: 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터의 임대료를 예측하기.으로 구성되어있고 이번 글은 1번에 해당하는 글 입니다.1. Rent 데이터셋(따로 받은 데이터셋입니다. 데이터를 이용해서.. 2024. 7. 2. [ML] 아이리스 데이터셋(Iris DataSet) 1. Iris DataSetDataSet : 특정한 작업을 위해 데이터를 관련성 있게 모아놓은 것사이킷런 데이터셋 페이지from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()irisprint(iris['DESCR'])class는 3가지 독립변수는 4가지 입니다. data =iris['data']data한 줄이 값이고 그게 150개가 있다는것2.레이블 확인target = iris['target']target0번꽃, 1번꽃, 2번에대한 부분 출력을 확인할 수 있음 150개컬럼명으로 쓸만한 이름이 4가지가 있다는것을 확인할 수 있습니다.feature_names = iris['feature_names']feature_names 3. padnas를 이용 및 확인im.. 2024. 7. 1. [Python] 판다스(pandas) 데이터 프레임 합치기,산술연산, 원핫인코딩 등 1. 데이터 프레임 행 합치기이번에는 df1 과 df2의 데이터를 합쳐보았습니다.df2는 임의로 작성한 연봉과 가족수를 넣은 자료들입니다. 일단 df1는 따로 copy를 따놓고 df_copy라는 이름으로 해두었습니다. 행을 합치는 매소드 concat을 이용하여서 데이터를 합쳐보겠습니다.pd.concat([df1, df_copy]) (사실 같은 파일)여기서 기본값은 axis = 0(행)이기때문에 밑으로 합쳐지게 됩니다.이러면 인덱스가 0~19, 0~19가 있고 이것이 행으로 합쳐지게 됩니다.인덱스가 겹치니 인덱스를 새롭게 적용하고 싶어집니다.이럴때 사용 할 수 있는 매소드는reset_index() : 새롭게 인덱스를 적용하기 입니다.변수하나로 다시 담아놓고df_concat = pd.concat([df1.. 2024. 6. 18. [Python] 판다스(pandas)를 이용한 데이터 다루기 1. 판다스(Pandas)데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, 표 형태의 데이터나 다양한 형태의 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다.데이터프레임(DataFrame)이라는 자료구조를 제공#판다스 설치!pip install pandas #판다스 임포트 import pandas as pd2. Series와 DataFrame2-1. SeriesSeries는 1차원 배열과 같은 자료구조로 하나의 열(cloum)을 나타냄Series의 각 요소는 인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있음값은 넘파이의 ndarray 기반으로 저장됨Series는 다양한 데이터 타입을 가질 수 있으며 정수, 실수, 문자열 등 다양한 형태의 데이터를 담을 수 있음idx = ['김사과', '반하나', '.. 2024. 6. 14. 이전 1 2 3 4 다음
