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10. lightGBM | Credit 1.  Credit 데이터셋  작업파일  import               import numpy as np        import pandas as pd        import seaborn as sns        import matplotlib.pyplot as plt    데이터 불러오기              credit_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/6. 머신러닝 딥러닝/데이터/credit.csv')        credit_df  정보보기               credit_df.info()  필요없는 데이터 지우기                 credit_df.drop(['ID', 'Customer_I.. 2024. 6. 13.
09. 랜덤 포레스트 (Random Forest) | Hotel 1. Hotel 데이터셋   파일 가져오기         hotel_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/6. 머신러닝 딥러닝/데이터/hotel.csv')      hotel_df     정보보기          hotel_df.info()   * hotel: 호텔 종류* is_canceled: 취소 여부* lead_time: 예약 시점으로부터 체크인 될 때까지의 기간(얼마나 미리 예약했는지)* arrival_date_year: 예약 연도* arrival_date_month: 예약 월* arrival_date_week_number: 예약 주* arrival_date_day_of_month: 예약 일* stays_in_weekend_.. 2024. 6. 12.
08. 서포트 백터머신(Support Vector Machine) | 손글씨 1. 손글씨 데이터셋    scikit-learn 라이브러리에서 손글씨 숫자 데이터셋을 불러오기         from sklearn.datasets import load_digits    digits 변수에 load_digits() 함수의 결과를 할당           digits = load_digits()        digits      digits 데이터셋에서 사용 가능한 키(속성)들을 확인data.shape: data 배열의 형태(shape)를 확인            digits.keys()         data = digits['data']        data.shape     digits 데이터셋에서 'target' 키에 해당하는 값을 가져와 target 변수에 할당 * 'target.. 2024. 6. 12.
07. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) | 인사자료 1. 인사자료 데이터셋   작업파일   import           import numpy as np        import pandas as pd        import seaborn as sns        import matplotlib.pyplot as plt    데이터 가져오기               hr_df=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/6. 머신러닝 딥러닝/데이터/hr.csv')          hr_df.head()    정보보기                hr_df.info()     통계치보기          hr_df.describe()    고과점수에 따른 승진여부 그래프로 보기           sn.. 2024. 6. 12.
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