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1. 함수 1.1 함수란? 반복되는 코드를 묶음으로 효율적인 코드를 작성하도록 해주는 기능 기본 함수 파라미터와 아규먼트 리턴 *args, **kwargs docstring scope inner funcion lambda function map, filter, reduce decorator 2. 기본 함...

1. 조건문 1.1 조건문의 종류 if True : print('python') print('done') python done if False : print('python') print('done') done if False: print('python') print('done') ...

1. 주석과 출력 1.1 주석 : 앞에 #을 붙이면 코드로 실행이 안됨 # 1 2 3 을 출력하는 코드 <- 주석 print(1) print(2) print(3) 1 2 3 코드에 대한 설명이나 중간에 코드를 실행시키고 싶지않을때 사용 단축키 : ctrl + / 블럭설정 : shift + 방향키 1.2 출력 : pr...

1. 지킬 블로그 게시물에 조회수 붙이기 with Hits 1.1 Hits Hits 홈페이지, 새창에서 열기 추천 위의 Hits 홈페이지에 들어가면 해당 URL의 view를 count 해주는 기능을 가지고 있다. 영어로 되어있긴 하지만, 주요 골자는 내가 보고 싶은 URL을 TARGET URL 넣어주면 Markdown이나 html 형식의 ...

1. 기본 개념 잡기 1.1 주택 가격 예측 주택의 넓이과 가격이라는 데이터가 있고, 주택가격을 예측한다고 했을때, 머신러닝 모델은 어떻게 만들수 있을까? 일단 학습데이터 각각에 정답(주택가격)이 있으므로 지도학습이고, 주택가격이 연속된 값이고, 이를 예측하는 것이므로 회귀 문제이다 1.2 선형회귀(Linear Regression) ...

1. 모델평가 1.1 모델 평가란? 생성한 모델을 좋다, 나쁘다, 그저 그렇다 라고 평가할 방법은 사실 없다 대부분 다양한 모델, 다양한 파라미터를 두고, 상대적으로 평가를 한다 2. 회귀 모델 2.1 회귀모델의 평가 회귀 모델은 실제 값과의 에러치를 가지고 평가를 함 2.1.1 MAE (Mean Absolute Err...

1. 하이퍼 파라미터 튜닝 모델의 성능을 확보하기 위해 조절하는 설정값 1.1 튜닝대상 결정나무에서 아직 우리가 튜닝해볼만한 것은 max_depth이다. 간단하게 반복문으로 max_depth를 바꿔가며 테스트해볼 수 있을 것이다 그런데 앞으로를 생각해서 보다 간편하고 유용한 방법을 생각해보자 1.2 데이터 불러오기 impor...

1. 교차 검증 과적합 : 모델이 학습 데이터에마 과도하게 최적화된 현상. 그로인해 일반화된 데이터에서는 예측 성능이 과하게 떨어지는 현상 지난번 와인 맛 평가에서 훈련용 데이터의 Acc는 72.94, 테스트용 데이터는 Acc가 71.61%였는데, 누가 이결과가 정말 괜찮은 것인지 묻는다면? 나에게 주어진 데이터에 적용한 모델의 성능을 정...

1. 파이프라인(Pipeline) 1.1 Pipeline란 데이터를 가지고 분류기를 실행시킬때 하이퍼파라미터나 스케일러 등의 적용을 하다보면 코드의 순서가 바뀌는 등의 어려운 점이 있다. 해당 불편함을 해결해주는 Sklearn의 Pipeline이 있다. 쉽게 생각하여 데이터가 내가 설정한 대로 Pipe를 통과하여 여러개의 분류기나 스케일러...

1. MinMax, Standard 스케일러 1.1 스케일러(Scaler) 실수(숫자, 소수점)으로 된 데이터들을 일정한 범위를 가진 수치로 변경하기 위해 필요함 예를들어 어떤 데이터에서 A컬럼은 0 ~ 100의 값을 가지고, B의 컬럼은 0.1 ~ 1을 가진다고 하면 두 컬럼의 데이터들은 간격이 너무 큰 수치들로 이루어져있음 컬럼들의 최...