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[내일배움캠프] 본캠프 4/30

오늘 한 일문제풀이데이터분석 심화 팀 과제 - 머신러닝 결측값 채우기더보기결측치가 많은 데이터라서 결측치를 채울 방법을 선정해야 함.df_mean = df.copy()df_median = df.copy()df_knn = df.copy()import pandas as pdfrom sklearn.impute import SimpleImputer, KNNImputerimputer_mean = SimpleImputer(strategy='mean')df_mean.iloc[:, :] = imputer_mean.fit_transform(df_mean)imputer_median = SimpleImputer(strategy='median')df_median.iloc[:, :] = imputer_median.fit_tra..

[내일배움캠프] 본캠프 4/27

오늘 한 일개인과제 마무리더보기필수 5 데이터 시각화fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))axes = axes.flatten()features = ['air_temp', 'process_temp', 'rotational_speed', 'torque', 'tool_wear']for i, feature in enumerate(features): sns.boxplot(x='machine_failure', y=f'{feature}', hue='machine_failure', data=df, ax=axes[i], palette=['steelblue', 'tomato'], legend=False) axes[i].set_title(..

[내일배움캠프] 본캠프 4/24

오늘 한 일코드카타 문제풀이개인과제더보기더보기필수 4 상관관계 구하기df.corr(method='pearson').round(2)전체 상관관계 말고 특정 컬럼들만 보고싶은데 그 방법을 까먹음 다른분들이랑 같이 공부하면서 해결법을 배웠다df_corr = df[['machine_failure','air_temp','process_temp','rotational_speed','torque', 'tool_wear']].corr(method='pearson').round(2).abs() 컬럼들을 대괄호 하나에 같이 묶으면 되는거였음 ..... 필수 5 데이터 시각화fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))axes = axes.flatten()sns.boxplot(..

[내일배움캠프] 본캠프 4/22

오늘 한 일코드카타(머신러닝 객관식 문제)머신러닝 심화 강의 완강세션 복습더보기머신러닝은 여러가지 목적(예측, 분류 등)을 위해 데이터를 수집, 전처리, 분(train data, test data)를 하여 학습시키는 것.필요한 용도에 맞게 선형회귀나 다중선형회귀, 로지스틱 회귀 등을 사용할 수 있다. 데이터를 학습시키기 전 데이터 가공? 전처리를 위해 데이터 클리닝, 스케일링, 인코딩 등의 작업이 필요하다. 상세한 코드 짜는법은 아직 어려워서... 잘 할 수 있을지 걱정이다.품질경영기사 공부더보기처음엔 진짜 막막했는데 강의 보면서 공식 유도 하나하나 따라 해보니까 생각보다 할만했다.이제 확률과 확률분포 끝냈는데... 전체에 비하면 작은 언덕을 하나 넘은거겠지..?앞으로 갈길이 더 멀다....아티클 스터..

[내일배움캠프] 본캠프 4/21

오늘 한 일코드카타머신러닝 심화 강의더보기무슨말인지 하나도 모르겠다 .........강의 들으면 대충 무슨말인지는 알겠는데 내가 직접 뭘 할수있을거라는 생각이 안 듦 T^T품질경영기사 공부더보기내용이 너무 많다... 오늘 그래도 확률과 확률분포를 끝내고싶은데 9시 이후에 더 공부해야될듯...공식 하나씩 외울때마다 직접 유도과정 쓰면서 이해하고 외우려는데 너무너무 어려움오늘은 강의보다 품경기 공부에 시간을 더 많이 썼다