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study/Python48

[Python] 48. picher_stats_2017.csv 분석하기, VIF, r2-score, 시계열 분석. ARIMA 1. picher_stats_2017.csv 분석하기 2. VIF 3. r2-score 4. 시계열 분석. ARIMA # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 11 09:09:30 2022 @author: p011v """ ''' 머신러닝 모델평가 기준 회귀분석 평가점수 : 0에 가까울수록 정확도가 높음 mse : mean_squared_error(평균제곱오차) (실제데이터 - 예측데이터)**2 의 평균 작은 값일수록 정확도가 높음 rmse : mse수치의 제곱근 작은 값일수록 정확도가 높음 분류 평가 점수 : 1에 가까울수록 정확도가 높음 accuracy : 정확도 (TP + TN) / (TP+ TN + FP + FN) precision : 정밀도 TP / (.. 2022. 7. 11.
[Python] 47. 비지도학습. 군집 1. 비지도학습. 군집 1-1. K-means 알고리즘 1-2. DBSCAN 알고리즘 : 공간의 밀집도로 클러스터 구분 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 8 09:00:16 2022 @author: p011v """ ''' 지도학습 : 학습시 정답제공 회귀분석 : 과거의 데이터를 회귀선을 이용하여 분석 단순회귀분석 : 독립변수 1개, 종속변수 1개 단항회귀분석 : 직선의 방정식 다항회귀분석 : 곡선의 방정식 다중회귀분석 : 독립변수 여러개, 종속변수 1개 알고리즘 : 선형회귀분석(LinearRegression) 평가방식 : RMSE : mse(평균제곱오차)의 제곱근 mse : (실제데이터 - 예측데이터)**2의 평균 작은 값일수록 정확도가 높아짐 분류(C.. 2022. 7. 8.
[Python] 46. 분류 : 지도학습, 원핫인코딩, 정규화, 모형 성능 평가데이터, 혼동행렬 : 분류 결과, SVM(Support Vector Machine), Decision Tree 1. 분류 : 지도학습 2. 원핫인코딩 3. 정규화 4. 모형 성능 평가데이터 5. 혼동행렬 : 분류 결과 6. SVM(Support Vector Machine) 7. Decision Tree # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 7 09:06:34 2022 @author: p011v 20220707.py """ ''' sklearn 모듈을 이용한 머신러닝 지도학습: 기계학습시 정답을 제시. 회귀분석: 회귀선을 이용하여 분석 독립변수(설명변수): 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 데이터 종속변수(예측변수): 예측해야할 데이터 단순회귀분석 : 독립변수 1개, 종속변수 1개 다중회귀분석 : 독립변수 여러개, 종속변수 1개 방식 직선 : 1차함수. 단항회귀분석 곡선.. 2022. 7. 7.
[Python] 45. CCTV_in_Seoul.csv, crime_in_Seoul.csv, 경찰관서 위치.csv 파일 분석하기, 머신러닝, 알고리즘 선택 : LinearRegression, PolynomialFeatures., 다중회귀분석, seoul_5.csv 파일을 읽어 2022년 7월 6일 평균기온 .. 1. CCTV_in_Seoul.csv, crime_in_Seoul.csv, 경찰관서 위치.csv 파일 분석하기 2. 머신러닝 3. 알고리즘 선택 : LinearRegression, PolynomialFeatures. 4. 다중회귀분석 5. seoul_5.csv 파일을 읽어 2022년 7월 6일 평균기온 예측하기 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jul 6 08:56:48 2022 @author: p011v """ ########## 1. CCTV_in_Seoul.csv, crime_in_Seoul.csv, 경찰관서 위치.csv 파일 분석하기. import pandas as pd import numpy as np # 서울 구별 CCTV 정보 데이터 읽기 CCTV_.. 2022. 7. 6.
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