# dacon

[Dacon] 전복 나이 예측 경진대회
이번에 처음으로 데이콘 경진대회에 참여해보았다. 3월 21일부터 4월 1일까지 진행된 전복 나이 예측 경진대회로, 비교적 간단한 데이콘 베이직 대회임에도 불구하고 EDA부터 모델링까지 해보며 많은 것을 배울 수 있었다. 특히 스터디원 분들께서 좋은 내용을 많이 공유해주

[입문] Titanic: Survivor Prediction (타이타닉 생존자 예측)
안녕하세요첫 캐글, 데이콘 입문으로 '타이타닉 생존자 예측'을 해보았습니당처음이라 서툴지만 나름 열심히 해보았어요!
데이콘 기초부터 연습하기
import 모듈 as 모듈의 약어 (판다스 기준) pd.read_csv('파일경로/파일이름.csv') 데이터프레임(표) 형태로 불러옴(데이터프레임) 변수명.shape 결과는 (행 X 열) 벡터형태로 나타남(데이터프레임) 변수명.head살펴볼 줄 개수를 위에서부터 봄

Dacon 택배운송량 예측 경진대회_1
목적제주시 내 택배 운송 데이터를 이용하여 운송량 예측 AI 개발평가 산식 : RMSE데이터 설명index : 인덱스SENDSPG_INNB : 송하인격자공간고유번호REC_SPG_INNB : 수하인 격자공간고유번호DLGD_LCLS_NM : 카테고리대DLGD_MCLS_NM

DACON 와인품질
대회의 목표는 와인의 퀄리티(quality)의 등급을 맞추는 것이다.Feature X는 id : 식별 고유값fixed acidity : 고정(비휘발성) 산도: 와인과 관련된 대부분의 산volatile acidity : 휘발성 산도: 와인에 함유된 아세트산의 양. 너무

Dacon-가스공급량 수요예측 EDA
주어진 데이터는 시계열 데이터 이다.연월일 과 시간(24시간 단위)값이 있다.다른 변수로는 "구분"이 있고 어떠한 값인지는 나와있지 않다.Training set에는 2013년 1월 1일 부터 2018년 12월 31일 까지의 가스 공급량에 대한 데이터가 있다.Testin
DACON : 타이타닉 생존자 예측
passengerId : 탑승객의 고유 아이디Survival : 생존여부(0: 사망, 1: 생존)Pclass : 등실의 등급Name : 이름Sex : 성별Age : 나이Sibsp : 함께 탑승한 형제자매, 아내 남편의 수Parch : 함께 탑승한 부모, 자식의 수Tic
신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회
신용카드 사용자 데이터를 보고 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 알고리즘 개발 신용카드사는 신용카드 신청자가 제출한 개인정보와 데이터를 활용해 신용 점수를 산정합니다. 신용카드사는 이 신용 점수를 활용해 신청자의 향후 채무 불이행과 신용카드 대급 연체 가능성을 예측합
Lv4. 교차검증과 모델 앙상블을 활용한 와인 품질 분류하기
: csv 파일을 Pandas DataFrame class 로 불러오기 위해 read_csv() 매서드를 활용: info() 매서드를 활용하여 데이터의 피쳐수와 컬럼명, 결측치여부, Dtype 에 대한 정보를 알 수 있다.: shape 어트리뷰트를 쓰면 데이터의 행갯수

[데이콘] 손 글씨 (숫자) 분류 경진대회
데이콘 베이직 Basic은 입문용 분석 코드 2개와 데이터 탐색 코드 1개가 제공됩니다!데이터 분석을 하고 싶어도 방법을 몰라서 시도하지 못하셨나요?데이콘 베이직 Basic 에서는 방법을 몰라도 누구나 따라할 수 있도록 코드를 제공해드립니다!입문자의 눈높이에 맞춰 데이
Lv3. 교차검증과 LGBM 모델을 활용한 와인 품질 분류하기
: csv 파일을 Pandas DataFrame class 로 불러오기 위해 read_csv() 매서드를 활용: info() 매서드를 활용하여 데이터의 피쳐수와 컬럼명, 결측치여부, Dtype 에 대한 정보를 알 수 있다.: shape 어트리뷰트를 쓰면 데이터의 행갯수
Lv2. 결측치 보간법과 랜덤포레스트로 따릉이 데이터 예측하기
: 각 피쳐의 평균값으로 결측치 대체: df.fillna({'칼럼명':int(df'칼럼명'.mean)}, inplace=True): 결측치가 있는 피쳐 살펴보기: 결측치 평균값으로 대체하기: 피쳐의 정보성을 강조하기 위해 보간법을 사용해 결측치 대체: Lv2 에서 다루

[데이콘 Basic] #2: 따릉이 대여량 예측 경진대회
데이콘 입문자분들을 위한 두 번째 <데이콘 Basic>데이콘 Basic 2 : 따릉이 대여량 예측 경진대회11월 01일 START!데이콘 베이직 1번째 대회가 10월 29일 종료되고 두 번째 대회가 새롭게 찾아왔습니다.데이콘 베이직은 데이콘에 입문하는 데이커를 위
Lv1. 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터 예측하기
: pandas 라이브러리를 pd 이름으로 불러오기: 파이썬에서 데이터 파일(csv 파일)을 불러오기 위해서는 pandas 라이브러리를 이용해야 한다.: 약어로 지정한 pd를 사용하여 read_csv함수를 통해 csv 파일을 불러 올 수 있다.: 데이터 다운로드 링크로