728x90 전체 글852 [파이썬] 파이썬 기초: 자료형 - 숫자형 시작에 앞서해당 내용은 ' 박응용 지음. 이지스 퍼블리싱' 을 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 자료형 자료형이란 프로그래밍을 할 때 쓰이는 숫자, 문자열 등 자료 형태로 사용하는 모든 것을 뜻한다. [자료형의 종류]숫자형문자열 자료형(1)/(2)/(3)리스트 자료형튜플 자료형딕셔너리 자료형집합 자료형불 자료형변수숫자형: 숫자 형태로 이루어진 자료형 숫자형에는 정수, 실수, 8진수, 16진수 등이 있다. 숫자형을 활용하기 위한 연산자1) 사칙연산(+, - ,*, /)2) ** 연산자: x의 y제곱3) % 연산자: 나눗셈 후 나머지를 반환▶ 7 나누기 3의 나머지는 1▶ 3 나누기 7의 경우, 3이 7보다 작기 때문에 나눠도 몫이 없으.. 2024. 6. 13. [전세 보증금 반환 이행 청구] 전세 대출 만기 연장 어제 임차권등기명령 신청을 무사히 마치고, 신청서 접수증을 가지고 은행을 방문했다. ※ 임차권등기명령 신청 방법은 하단 글 참고 [전세 보증금 반환 이행 청구] 임차권 등기 명령 신청어느덧 전세 만기일자가 1주일 앞으로 다가왔다.은행에서는 전세대출 만기 다 되어간다고 상환할 건지, 아니면 연장할 건지를 재촉하는 연락과 카톡 메시지를 계속 보내왔다. 원래 알기로는 임puppy-foot-it.tistory.com 9시에 도착하니 첫 고객이라 바로 창구로 갈 수 있었다. 은행원분께 전세 대출 연장하러 왔다고 말씀 드리고 신분증을 드리니어떻게 임차권등기명령신청을 했냐고 놀라시더라.. (나는 은행에서 일부러 지연이자 받으려고 방법을 안 알려주는 줄 알았는데, 어쩌면 진짜 몰랐을지도.. 근데 대출 업무 한 두번 해.. 2024. 6. 13. [전세 보증금 반환 이행 청구] 임차권 등기 명령 신청 어느덧 전세 만기일자가 1주일 앞으로 다가왔다.은행에서는 전세대출 만기 다 되어간다고 상환할 건지, 아니면 연장할 건지를 재촉하는 연락과 카톡 메시지를 계속 보내왔다. 원래 알기로는 임차권등기명령은 계약 만기일자가 지난 후에 신청이 가능한 걸로 알고 있는데,은행 전세 대출 연장 시에는 임차권등기명령 신청 접수증만 가지고 오면 은행 대출이 연장 (최대 6개월) 되므로전자소송에서 인터넷으로 신청해보려고 한다. 해당 내용들은 네이버 카페 '전세 세입자 모임' 에서 많은 도움을 받았다.https://cafe.naver.com/bf1027/40892 임차권등기명령 인터넷으로 신청하려고 합니다대출연장이 필요한데 대출연장을 하려면 임차권등기명령 접수증이 필요하다고 해서 전세만기가 일주일 정도 남았는데 미리 하려고 합.. 2024. 6. 12. [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com 분류(Classification) 지도학습의 대표적인 유형인 분류는 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것이다. 즉, 기존 데이터가 어떤 레이블에 속하는지 패턴을 알고리즘으로 인지한 뒤에 새롭게 관측된 데이터에 대한 레이블을 판별하는 것이다. [분.. 2024. 6. 11. [머신러닝] 피마 인디언 당뇨병 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 피마 인디언 당뇨병 예측 ◆ 피마 인디언 당뇨병(Pima Indian Diabetes) 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고 평가 지표 적용하기 고립된 유전적 특성 때문에 당뇨학회에서는 피마 인디언의 당뇨병 자료에 대해 많은 연구를 했다.1. 캐글에서 데이터 세트 다운받기하단 캐글 페이지에 접속하여 압축 파일을 다운로드https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database Pima Indians Diabetes DatabasePredict t.. 2024. 6. 11. [디버깅] Debugging 디버깅(Debugging)이란? 디버깅은 소프트웨어 개발에서 중요한 과정으로, 프로그램의 오류나 버그를 찾아내고 수정하는 작업을 의미한다. 디버깅은 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업일 수 있지만 소프트웨어 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하는데 필수이며, 디버깅을 통해 프로그램이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있다. ※ 버그는 잘못되거나 예기치 않는 결과를 초래하는 결함 또는 문제이다. 소프트웨어 개발은 복잡한 활동으로 버그 없이 코드를 작성하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 버그는 코드가 실행되었을 때, 코드가 원하는대로 동작하지 않도록(정의되지 않은 동작을 하도록) 만들 것이다. 애플리케이션이 얼마나 중요한지에 따라, 버그는 재정적 또는 심지어 인명에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 일반적.. 2024. 6. 11. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 3 (F1 스코어, ROC 곡선, AUC) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평가 지표 - 2 (정밀도, 재현율)시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평puppy-foot-it.tistory.comF1 스코어 F1 Score는 정밀도와 재현율을 결합한 지표 사이킷런에서는 f1_score() API 제공. [앞서 학습/예측한 로지스틱 회귀 기반 타이타닉 생존자 모델의 F1 스코어 구하기] [임곗값 변화에 따른 F1 스코어 및 기타 평가 지표 구하기].. 2024. 6. 10. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 2 (정밀도, 재현율) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 성능 평가 지표 - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 평가 머신러닝은 데이터 가puppy-foot-it.tistory.com정밀도/재현율 트레이드오프 '정밀도/재현율의 트레이드오프(Trade-off)'정밀도와 재현율은 상호 보완적인 평가 지표이기 때문에 어느 한 쪽을 강제로 높이면 다른 하나의 수치는 떨어지기 쉽다. ◆ predict_proba( ) 메서드: 개별 데이터별로 예측 확률을 반환하는 메.. 2024. 6. 10. [머신러닝] 성능 평가 지표 - 1 (정확도, 정밀도, 재현율, 오차 행렬) 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 평가 머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측, 평가의 프로세스로 구성된다.머신러닝 모델은 여러 가지 방법으로 예측 성능을 평가할 수 있다. [성능 평가 지표(Evaluation Metric)]- 회귀: 실제값과 예측값의 오차 평균값에 기반. 예측 오차를 가지고 정규화 수준을 재가공하는 방법- 분류: 일반적으로는 실제 결과 데이터와 예측 결과 데이터가 얼마나 정확하고 오류가 적게 발생하는가에 기반하나, 단순히 이러한 정확도만 가지고 판단하면 잘못된 평가 결과에 빠질 수 있다. 또한, 분류는 이진 분류와 멀티 분류로 나뉠 수 있다.- 이진 분.. 2024. 6. 9. [머신러닝] 타이타닉 생존자 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 1. 분석에 필요한 라이브러리, 시각화 패키지, 파일 불러오기 또는, csv 파일 다운로드 없이 seaborn을 통해 데이터를 불러올 수도 있다. (단, 실습용 csv 데이터와 컬럼 수 등의 차이가 있다.)df_titanic = sns.load_dataset('titanic')df_titanic.info() 2. 데이터 칼럼 타입 확인하기Range Index: DataFrame 인덱스의 범위 (전체 로우 수)Data Columns: 전체 칼럼 수dtypes: 데이터 타입판다스의 object 타입 = s.. 2024. 6. 9. [머신러닝] 데이터 전처리 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com 데이터 전처리(Data Preprocessing) ML 알고리즘은 데이터에 기반하고 있어 어떤 데이터를 입력으로 가지느냐에 따라 결과도 크게 달라질 수 있기 때문에 데이터 전처리가 매우 중요하다. [데이터 전처리 기본 사항]결손값(Null, NaN)은 허용되지 않는다. : 결손값은 고정된 다른 값으로 변환되어야 한다.사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 입력값으로 허용하지 않는다.: 모든 문자열은 인코딩돼서 숫자 형으로 변환해야 한다.데이터 인코딩 레이블 인코.. 2024. 6. 9. [머신러닝] 사이킷런의 model_selection 모듈 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 네이버 도서책으로 만나는 새로운 세상search.shopping.naver.com Model Selection 모듈 소개 사이킷런의 model_selection 모듈은 학습 데이터와 테스트 데이터 세트를 분리하거나 교차 검증 분할 및 평가, 그리고 Estimator의 하이퍼 파라미터 (초매개변수)를 튜닝하기 위한 다양한 함수와 클래스를 제공한다. model_selection 모듈은 머신러닝 모델을 만들 때, 데이터를 효율적으로 나누고 평가하기 위해 사용되는 Python의 scikit-learn 라이브러리의 일부이며, 이 모듈은 다음과 같은 주요 .. 2024. 6. 7. 이전 1 ··· 50 51 52 53 54 55 56 ··· 71 다음 728x90
