본문 바로가기

matplotlib3

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.
06. 의사결정 나무(Decision Tree) | 자전거 1. 자전거 데이터셋   작업파일  import           import numpy as np        import pandas as pd        import seaborn as sns        import matplotlib.pyplot as plt     데이터 가져오기          bike_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/6. 머신러닝 딥러닝/데이터/bike.csv')        bike_df    정보보기           bike_df.info()     평균치 보기          bike_df.describe()   count: 데이터의 개수 (결측값을 제외한 값의 개수)mean: 평균값st.. 2024. 6. 11.
LIST