파이썬 머신러닝 완벽 가이드
1.이름과 성적이 각각 다른 ndarray 리스트에 있을 때, 대응해서 정렬해 주기 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
np.argsort(ndarray)로 성적을 오름차순으로 정렬했을 때 몇번째인지 인덱스를 추출한 후, name 배열에 그대로 인덱싱 해주면 오름차순 정렬 가능
2020년 7월 28일
2.데이터 프레임을 ndarray로 변환 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
딕셔너리를 데이터프레임화 시킨 것을 다시 ndarray로 바꿔주는 과정
2020년 8월 1일
6.레이블 값이 불균형 할때 StratifiedKFold : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
StraitfiedKFold를 이용해 학습 레이블은 0,1,2 값 33개씩 각각 할당, 검증 레이블 역시 각각 17개로 레이블별로 동일하게 할당
2020년 8월 19일
7.원핫인코딩은 판다스를 이용해서 쉽게 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
items='TV', '냉장고', '전자레인지', '컴퓨터', '선풍기', '믹서', '믹서'
2020년 8월 19일
9.분류함수를 만들어 항목을 분류해 그래프로 나타내기 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
나이에 따른 생존확률
2020년 8월 23일
10.남아있는 문자열 카테고리 피처를 숫자형 카테고리 피처로 변환 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
: ‘le’라는 LabelEncoding 객체가 카테고리의 값의 유형 수에 따라 0 ~ 카테고리 유형수-1 까지의 숫자 값으로 변환함그 후 fit( )과 transform( )으로 데이터 변환
2020년 8월 23일
11.정밀도, 재현율은 반비례 관계 : 파이썬 머신러닝 가이드에서 중요한 거 1개씩
① 정확도 = (TN + TP) / (TN + FP + FN + TP): 예측값과 실제값이 얼마나 동일하냐② 정밀도 = TP / (FP+TP): Postive로 예측한 것 중에 실제로 Positive인 경우 (참 예측 중 진짜 참)(실제 Negative인 데이터 예측을
2020년 8월 24일