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[TIL]본캠프 17일차 iloc행 번호 및 열 번호를 통해 특정 행과 열 데이터를 선택할 수 있음data.iloc[행 번호, 열 번호]import pandas as pd# 샘플 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500]}df = pd.DataFrame(data)# iloc을 사용하여 특정 행과 열 선택selected_data = df.iloc[1:4, 0:2] # 인덱스 1부터 3까지의 행과 0부터 1까지의 열 선택print(selected_data)loc번호가 아닌 이름으로 선택하는 경우(인덱스가 특정 문자일 경우)data.loc['행 이름','열 이름']리스트 슬라이싱을 활용.. 2024. 5. 9.
[TIL]본캠프 16일차 로지스틱 회귀분석독립변수가 연속형, 종속변수가 범주형 데이터인 경우에 사용독립변수가 범주형일 경우 더미변수로 변환(ex-남성과 여성을 0과 1로 구분하는 경우)새로운 독립변수의 값이 주어질 때, 종속변수 각 범주에 속할 확률이 얼마인지를 추정주로 이진 분류가 기본이며, 세 개 이상의 집단을 분류하는 경우 다중 로지스틱 회귀분석이라고 함오즈(Odds)로지스틱 회귀분석에 사용하는 값으로, 성공할 확률이 실패할 확률의 몇 배인지를 나타내는 값오즈를 사용하여 각 범주에 분류될 확률값을 추정음수를 가질 수 없으며 확률갑과 오즈의 그래프는 비대칭성을 띤다는 한계가 존재로짓변환오즈에 로그를 취한 것을 로짓(Logit)이라 하며, 오즈의 한계를 극복하기 위해 사용오즈의 범위가 무한대에서 확장되며 확률과 로짓값의 그래프.. 2024. 5. 7.
[WIL]본캠프 3주차 일주일 동안 뭐했지?데이터 분석 파이썬 과제네이버 부스트클래스 수강SQL 코드카타 진행ADsP 완강FEELINGS🧐 이번 주는 파이썬 과제하느라 바빴던 한 주. 판다스 함수가 익숙해서 오히려 기본 문법으로 과제를 푸는게 어려웠던 느낌이다. 기본 문법을 한 번 더 복습해야겠다고 느낀 한 주 였다.FINDINGS🔎 ADsP와 부스트 클래스에서 머신러닝에 대해서 약간 배우게 됐는데 모델의 성능을 최적화하는 것과 하이퍼 파라미터의 튜닝 등에 대해서 어느정도 감을 잡은게 아닐까 한다.FUTURE✨ 다음 주에는 ADsP 시험이 있는데 한 번에 끝내는게 목표다😭 잘 마무리해서 잘 보고 끝내야겠다!!! 2024. 5. 3.
[TIL]본캠프 15일차 데이터 마이닝거대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정숨겨진 규칙, 패턴 등을 찾아내어 예측하거나 의사결정에 활용통계분석과 달리 굳이 가설과 검정을 하지 않아도 됨,궁극적으로 인사이트를 얻어 이를 활용하는 것이 목적지도학습알고리즘에게 입력 데이터와 그에 대한 정답을 제공하여 모델을 훈련시키는 것손글씨 이미지를 입력하고 새로운 사진을 통해 어떤 숫자인지 판별하는 경우분류(범주형)의사결정나무(분류트리모형)인공신경망(Artificial Neural Network,ANN)로지스틱 회귀분석앙상블 모형SVM(Support Vector Machine)나이브 베이즈 분류K-NN(K-Nearest Neighborhood)회귀(연속형)의사결정나무(회귀트리모형) 인공신경망(Artificial Neural Net.. 2024. 5. 3.
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