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재사용율을 높임2가지 구성요소 1\. 클래서 멤버함수2\. 클래스 멤버 변수클래스의 첫번째함수는 self가 옴(자기자신=cal1)로컬과 전역변수가 저장되는 값 다름로컬변수:함수 안에서만 유효전역변수(global):콘솔 VScode에서 가상환경 찾는 법 = Ctrl+s

python 3. 주석과 들여쓰기프로그램 에디터마다 들여쓰기 다름 def adder(a, b): result = a + b \*상황에 따라서 리스트로 넘겨주는것도 괜찮다.def suber(a,b,c=0): return (a-b-c)myResult =

ls - 현재 위치의 파일 목록 조회cd - 디렉터리 이동touch - 0바이트 파일 생성, 파일의 날짜와 시간을 수정mkdir - 디렉터리 생성cp - 파일 복사mv - 파일 이동rm - 파일 삭제cat - 파일의 내용을 화면에 출력, 리다이렉션 기호('>')를 사용

넘파이 문법 NumpyNumpy sort!\[](https://velog.velcdn.com/images/sesamericecake/post/e9c158b2-738a-472d-a42b-d19b4f8a5456/image.png)axis는 기본이 -1, 0 이면

판다스판다스index 세로, columns 가로, value 안의 값-2-2 DataFrame 만들기변수명 = pd.DataFrame(리스트 명)

코랩한글폰트 설치 방법https://teddylee777.github.io/colab/colab-korean/

데이터 프레임 합치기 concat 전제조건: 행은 행, 열은 열이 동일해야만 데이터가 합쳐짐이름이나 데이터를 보고 데이터프레임을 합쳐주는것이 아니라기계적으로 같은 행이나 열을 맞춰서 merge해주는 함수left와 right는 병합할 두 DataFrame을 대입합니다.o

링크텍스트(> Matplotlib)

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위키독스 자연어처리 https://wikidocs.net/book/215501-06 머신 러닝 워크플로우(Machine Learning Workflow)머신러닝 워크플로우1) 수집(Acquisition)2) 점검 및 탐색(Inspection and explor

y = 정답y^ or y'는 추정값(예측값)Toy datasets https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html뒤에 regression, classificatioin으로 선형회귀문제(귀뚜라미)https

선형회귀에 log취해서 logistic regression은 분류SGD : 확률론적 경사하강법Batch size: 이상치가 많을때 늘려서 사용epoch: l2 shortcutL1 = MAEL2 = MSE둘다 regression 문제 풀때 이용(IQR)함수과도한 학습(o

외국인 노동자가 내국인 일자리를 빼앗고 있나 https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=7691013 국가통계포털 https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT2FB01

Scikit learnex3_sklearn_classification레이블의 데이터를 카운트해줌stratify: label의 클래스의 분포를 균등하게 배분가로축: 튜닝하고자하는 파라메터세로축: 하이퍼파라미터: 튜닝하는데 영향을 주는 숫자들K설정량에 따라서 갯수를 뽑고

시계열데이터복습 타이타닉 생존자예측\_내모델https://computer-science-student.tistory.com/113싸이킷런 fit_transformfit_transform()결론부터 말씀드리자면 fit_transform()은 train datas

2.4 Model Selection 모듈 소개 기존에 폴드 세트를 지정하고, for 루프에서 반복으로 학습 및 테스트 데이터의 인덱스를 추출하고, 반복적으로 학습과 예측을 수행하는 일련의 과정을 한번에 수행해주는 API입니다.특히 classifier 학습을 진행하는 경

4.6 XGBoosthttps://wooono.tistory.com/97코드를 두번 세번 하지말것 혹은 변수를 바꿔서 생성할것from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_scorefrom sklearn.me

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