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UOMOP
전처리 과정 中 Scaling의 중요성
1. 데이터를 가지고 와서 input data, target data로 분류 import numpy as np bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340..
KNeighborsClassifier(k-최근접 이웃)의 기본
1. Data 가져오고 matplotlib으로 확인 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 6..
타이타닉 생존자 예측 using DecisionTreeClassifier
1. csv파일을 불러오기 import numpy as np import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv("titanic_train.csv") titanic_df.head(3) print("\n ### titanic_train.csv Data ### \n") print("-"*40) print(titanic_df.info()) # info()함수는 컬럼 별 "이름", "# of Null","data type"을 보여준다 ### titanic_train.csv Data ### ---------------------------------------- RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): # ..