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들어가기전... 2021/02/02 - [Python] - [개미의 걸음 scikit-learn 2차시] Classification(분류)의 이해 2021/02/03 - [Python] - [개미의 걸음 scikit-learn 3차시] Classification① 회귀분석 선형회귀분석 필요한 모듈 import ## pandas 모듈 import pandas as pd ## iris 데이터 모듈 from sklearn.datasets import load_iris ## train과 test set 구분 모듈 from sklearn.model_selection import train_test_split ## 선형회귀분석 모듈 from sklearn.linear_model import LinearRegress..

Python 2021. 2. 11. 07:07

회귀분석 하나의 종속변수 y와 두 개 이상의 독립변수(x1,x2....)사이의 관계를 최소 제곱법에 의해 추정하는 수법 선형회귀 관측값 y1이 독립변수의 선형 조합으로 표현되는 것 비선형회귀 관측값 y1이 독립변수의 곡선 조합으로 표현되는 것 회귀식 데이터들을 대표하는 선을 그리는 것 Y=WX + b [W : 가중치, b : 편향(bias)] ex> Y = W0+W1X1+W2X2 점과 회귀식에 의해 그어진 점 사이의 거리가 에러 → erroer=y - ŷ [y: 실제값, ŷ: 예측값] 다양한 데이터를 분류하기 위해선 cost를 최소화할 수 있는 다양한 선을 그어야 함[Decision Boundary] 선형회귀 vs 로지스틱 회귀 선형 회귀 로지스틱 회귀 확률값 해석 가능여부 확률값으로 직접 해석 불가 확..

Python 2021. 2. 10. 07:07

graphviz 설치 ① graphviz 다운 https://www2.graphviz.org/Packages/stable/windows/10/cmake/Release/x64/ 해당 사이트에서 자신의 컴퓨터 사양에 맞는 것 다운로드! Parent Directory를 클릭하면 상위 폴더로 이동 ② graphviz 설치 다운로드 받은 파일을 실행 Add Graphviz to the system PATH for current user를 선택 → 나중에 사용자변수 PATH를 지정할 필요없어서 편함! → 기본값으로 해도 무방 [ 나중에 별도로 지정하면 됨] 파일 위치 선정하고 설치 ③ anaconda에서 설치하기 anaconda 창에서 graphviz 설치 → pip install graphviz ④ 환경변수 설정..

Python 2021. 2. 4. 17:17

들어가기전... 2021/02/01 - [Python] - [개미의 걸음 scikit-learn 1차시] 사이킷런의 이해 2021/02/02 - [Python] - [개미의 걸음 scikit-learn 2차시] Classification(분류)의 이해 2021/02/03 - [Python] - [개미의 걸음 scikit-learn 3차시] Classification① 의사결정트리(Decision Tree)의 이해 사이킷런에서의 의사결정트리 분류를 위한 클래스인 DecisionTreeClassifier와 회귀를 위한 클래스인 DecisionTreeRegressor DecisionTreeClassifier와 DecisionTreeRegressor는 동일한 파라미터 사용 파라미터 명 설명 min_samples..

Python 2021. 2. 4. 07:07

Decision Tree[의사결정나무] 학습을 통해 데이터에 있는 규칙을 찾아내어 Tree기반의 분류 규칙을 만드는 것 ML 알고리즘 중 직관적으로 이해하기 쉬운 알고리즘 → Tree구조는 연속적으로 발생하는 의사결정문제를 시각화 → 의사결정이 이뤄지는 시점과 성과를 한눈에 한 눈에 보여줌 → 계산결과가 의사결정나무에 직접 나타나기 때문에 해석이 간편 → 불순도가 낮아야 정보획득량이 높음 의사결정나무는 주어진 입력값에 대한 출력값을 예측하는 모형(주로 하향식 기법 사용) 분류나무와 회귀나무 모형이 잇음 → 사이킷런에서는 DecisionTreeClassifier와 DesisionTreeRegressor 클래스 → 사이킷런의 결정 트리 구현은 CART[Classification And Regression T..

Python 2021. 2. 3. 07:07

Classification[분류] 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 범주로 분류하여 예측하는데 사용하는 기법 특정 등급으로 나눈다는 점에서 군집[Clustering] 분석과 유사 → 하지만 분류 분석은 각 그룹이 정의되어 있음 → 데이터를 구분할 수 있는 기준을 제공 반응변수(y)가 범주형이어야 함 Superised Learning에 해당하는 예측 기법 # 분류분석 VS 예측분석 더보기 공통점 레코드의 특정 속성의 값을 미리 알아맞힌다. 차이점 분류 : 레코드(튜플)의 범주형 속성의 값을 알아맞히는 것 예측 : 레코드(튜플)의 연속형 속성의 값을 알아맞히는 것 ※ 예측분석은 시계열 분석처럼 시간에 따른 값 두개만을 이용해 앞으로의 매출, 온도 등을 예측하는 것 여러 개의 다양한 설명변수(독립변수)가 아닌, ..

Python 2021. 2. 2. 07:07

Scikit-learn[사이킷런] 파이썬 기반의 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘을 가지는 대표적인 파이썬 ML 라이브러리 가장 쉽고 효율적인 라이브러리로 개발을 위한 편리한 프레임워크와 API를 제공 최근에는 Tensorflow, Keras 등 딥러닝 전문 라이브러리가 더 주목받고 있음 Anaconda 설치시 기본으로 scikit-learn이 설치되므로 별도의 설치가 필요없음 scikit-learn을 제거했을 경우 !pip install이나 conda 명령어를 이용해 재설치

Python 2021. 2. 1. 07:07

데이터 제거 컬럼 제거 데이터프레임명.drop(columns='제거할 컬러명', inplace=True) 데이터프레임명.drop('제거할 컬러명', axis=1, inplace=True) columns를 통해 제거하고 싶은 컬럼 지정 axis=1을 지정하면 칼럼 삭제 → axis =0을 지정하면 행(row) 삭제 inplace=True를 통해 변경된 내용을 데이터 프레임에 저장 행 제거 데이터프레임명.drop(데이터프레임명[ 조건 ].index, inplace=True) 데이터프레임명.drop(제거할 인덱스명, axis=0, inplace=True) 해당 데이터프레임명에서 조건을 만족하는 행들만 제거 → ex> titanic.drop(titanic[titanic['survived']==0].index, ..

Python 2021. 1. 9. 07:07