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Python - 교차 검증 정리

교차 검증 정리 Training - Test vs Traning-Validation-Testing(데이터의 수가 충분히 많을때 사용) CV = small sample size -K-fold-CV = balanced distribution -Stratified K-fold-CV = unbalanced distribution -Random sub sampling = Stable result -Baysian Optimization = fast speed with stats

2022. 10. 17. 09:10

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Python - Hyperopt 교차검증

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import warnings warnings.filterwarnings('ignore') df = sns.load_dataset('titanic') df.drop(['class', 'alive', 'embark_town', 'who', 'adult_male', 'alone'], axis=1, inplace=True) df['family'] = df.sibsp + df.parch df.drop(['sibsp', 'parch'], axis=1, inplace=T..

2022. 10. 17. 09:06

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Python - 의사결정트리 타이타닉 생존자 예측

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ,export_graphviz import graphviz '''탐색적 데이터 분석 pclass 별로 성별에 따른 생존율의 차이가 있는지 확인 sns.barplot(x='Pclass',y='Survived',hue='Sex',data=df1) ''' df1 = sns.load_dataset('titanic'..

2022. 10. 12. 17:39

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Python - 의사결정트리 예측

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler,LabelEncoder '''머신러닝 주요 작업은 학습 알고리즘을 선택해서 어떤 데이터에 훈련시키는 것 나쁜데이터 : 충분하지 않은 양의 훈련데이터 대표성이 없는 훈련데이터 낮은 품질의 데이터 관련없는 특성 나쁜 알고리즘 : 훈련데이터 과대적합 훈련데이터 과소적합 '''''' 실습 의사결정 나무 예시 [채무 불이행자 분류] ''' data = pd.DataFrame({'ID': [1,2,3,4,5,6,7,..

2022. 10. 12. 11:04

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Python - VSCODE 에서 DOT 파일 PREVIEW

vscode에서 .dot 파일 프리뷰 안될 경우, VSCODE 확장탭 > Graphviz 검색 > Joao Pinto 설치 dot 파일로 온 후 , Ctrl + Shift + V 누르면 dot 파일이 출력 된다.

2022. 10. 12. 10:25

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Python - 타이타닉 데이터셋 탐색적 데이터 분석

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder '''탐색적 데이터 분석 pclass 별로 성별에 따른 생존율의 차이가 있는지 확인 sns.barplot(x='Pclass',y='Survived',hue='Sex',data=df1) ''' df1 = sns.load_dataset('titanic') ''' 어떤 변수들이 문자 혹은 카테고리 타입인지 확인 df1.dtypes 숫자데이터로 변경 필요 sex, embarked , deck 변수를 숫자로 바꾸기 위해 어떻게 해야 할까 각 변수의 유니크 항목들을 확..

2022. 10. 11. 16:56