XGBoost로 학습을 시켰을 때 더 좋지 않은 성능이 측정됨을 알 수 있다.

pandas.DataFrame.plot.pie를 사용하여 pandas에서 바로 pie chart를 그릴 수 있다. bar plot 등도 마찬가지.hue는 오른쪽 위 작은 네모 박스나이 결측치를 채우기 위해 이름의 Mrs, Ms 등을 힌트로 이용할 수 있다는 사실. 본인

데이터의 자료형이나 특성이 이러해서 어떠한 방법을 사용했는지, 그런 특성상 어떤 시각화 기법을 이용하는 것이 좋겠다고 판단했는지Male과 Female이 존재하는 Gender열에서 각 성별 별 데이터 수를 비교하고 싶었다. 이를 위해 bar plot의 형태로 시각화를 진

요즘 미세먼지가 너무 심해서 미세먼지 관련 데이터를 분석해보았다.데이터 출처 : 한국환경공단\_도로 재비산먼지 측정 정보\_20230228.csv서울, 경기가 가장 높을 것이라 예상했는데 충북이 가장 높다는 결과가 도출되었다. 하지만 모든 지역을 매일 조사하지 않았

저번주에 공부한 Pandas, 그리고 이번주에 공부한 Matplotlib과 Seaborn을 이용하여 여러 시각 자료를 생성해보았다. 데이터는 titanic과 관련된 csv로, 아래와 같은 정보가 저장되어있는 dataframe을 사용하였다. 1. Pclass 별 탑승

오랜만에 하는 포스팅.개강을 하고 이것저것 벌려놓은 일이 많아서 열심히 수습 중이다.올해는 뭐라도 저지르자가 목표였는데 그와 동시에 잘 수습하자는 목표가 생겼다.교내 동아리 GDSC의 인공지능 스터디에 참여하게 되어 매주 포스팅할 예정.아래는 Pandas 문서를 정리해