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iris KFOld 교차 검증 Model Selection 소개 from sklearn.model_selection import KFold #교차 검증 #Kfold 교차검열 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np 1.첫번째 데이터 로드. iris = load_iris() label = iris.target features = iris.data 2. 두번 째 모델 정의. (변수) : dt_clf = DecisionTreeClassifier.. 2021. 6. 8.
6월 7일 머신러닝 수업 내용 정리. -필요한 사이킷런 필요 모듈 로딩 from sklearn.datasets import load_iris #데이터 로드 모듈. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #의사결정 나무 분류기. from sklearn.model_selection import train_test_split #학습 , 테스트 분리기. import pandas as pd 1. 붓꽃, 데이터 로딩. iris = load_iris() # 아이리스 데이터 로딩. # iris.data는 iris_data = iris.data iris_data 2. iris.target 변수 label로 iris_label = iris.target iris_label array([0, 0, 0, 0, 0, 0.. 2021. 6. 7.
배열 데이터 Numpy 정리. 파이썬에서 Numpy, pandas는 정말 중요하다고 많이 들어서 이번 기회에 이렇게 정리를 해봤다 한번 봤던 내용이지만 사용을 안 하다 보면 기억이.. 다시 한번 기록을 해본다. import numpy as np #패키지를 불러올때 먼저 1. 리스트로 부터 Numpy의 1차원 배열을 생성하는 예 data1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5] a1 = np.array(data1) a1 array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) data2 = [0.1, 5, 4, 12, 0.5] a2 = np.array(data2) a2 array([ 0.1, 5. , 4. , 12. , 0.5]) #리스트 안에 실수가 포함돼 있으면 실수로 변환됨. a2.dtype dtype('float64') 2. 리스트 데이터를.. 2021. 6. 6.
[네이버] 금융 코스닥 파이썬 크롤링 연습. 유튜브에서 개발자와 데이터 분석에 대한 영상을 보다. 배달의 민족 개발자 분 중 기억하기보단 기록하자 라는 말이 이제 한달 좀 안 되게 파이썬을 배운 나 자신도 인상 깊을 정도로 이거다!라는 생각이 들게 해 줬다. 코딩을 처음 배우고 공부하는 사람들에게도 정말 어떠한 팁 보다 좋은 공부 방향성과 길을 잃지 않는 법을 배우는게 돌아가지 않는 방법이지 않을까 싶었다. 그래서 오늘 처음으로 기억하고 싶은 코드들을 남겨보려고 한다. 네이버 코스닥 일별시세 중 날짜와 체결가를 가져와 라인 그래프로 적용시키는 연습을 했다. 1. HTML형식의 네이버. import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from matplotlib import pyp.. 2021. 6. 4.

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