판다스4 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. 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. 05. 선형회귀(Linear Regression) | Rent 1. Rent 데이터셋 - 집월세 매물정보- 출처: 캐글 작업파일 import import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns 파일 가져오기 rent_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/6. 머신러닝 딥러닝/데이터/rent.csv') rent_df 정보보기 rent_df.info() 통계량, 평균치 보기 # describe() 함수는 수치 기준으로 나온 데이터들을 테이블로 변환 rent_df.describe() 소수점 둘째 자리까지.. 2024. 6. 11. 04. 데이터 전처리 | 타이타닉 1. 타이타닉 데이터 자료: https://bit.ly/fc-ml-titanic import import numpy as np import pandas as pd 데이터 불러오기 # 데이터 불러오기 df = pd.read_csv('https://bit.ly/fc-ml-titanic') df 데이터 전처리- 데이터 정제 작업을 뜻함 - 필요없는 데이터를 삭제하고, null이 있는 행을 처리하고, 정규화/표준화 등의 많은 작업들을 포함 - 머신러닝, 딥러닝 실무에서 전처리가 차지하는 중요도는 50% 이상을 차지한다. @. 데이터전처리1. 종속변수와 독립변수 나누기 종속변수와 독립변수 나누기 .. 2024. 6. 10. 이전 1 다음 LIST
