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데이터 분석/(책)파이썬 머신러닝 완벽 가이드 정리

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파이썬 머신러닝 완벽 가이드 정리 chapter 2 2021/9/17 chapter 2 pg87~ 머신러닝 용어 지도 학습 ㅡ 입력과 타깃을 전달해 새로운 데이터를 예측 비지도 학습 ㅡ 타깃(정답) 데이터 없이 입력 데이터에서 특징 찾는데 주로 이용 과대적합 ㅡ 훈련 세트에서 점수가 좋았는데 테스트 세트에서는 점수가 안좋은 경우 해결방안 ㅡ 모델을 덜 복잡하게 만든다 k 최근접 이웃의 경우 k값을 늘린다 과소적합 ㅡ 훈련세트보다 테스트 세트 점수가 높거나 두점수가 너무 낮을때 해결방안 ㅡ 모델을 복잡하게 만든다 k 최근접 이웃의 경우 k값을 줄인다 scikit learn 함수 fit(data,target) ㅡ 사이킷런 모델을 훈련 두개의 인자를 이용 predict() ㅡ 새로운 데이터의 정답을 예측 score() ㅡ 성능 측정 x_train,x_test,..
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 chapter 1 정리 day 2021-09-16 page 1-86 numpy 정리 numpy.argsort(a) 정렬된 행렬에서 기존 행렬의 인덱스를 반환해줌 - 아주 쓸떄가 많다 np.dot(a,b) 넘파이 행렬 내적(행렬 곱) np.transpose(A) 넘파이 전치 행렬 - 대각선 긋고 반대로 판다스 a.info() 판다스 데이터프레임의 non이 아닌 데이터수와 타입을 알수있다 a.describe() 데이터의 분포를 알수있다 수,평균,표준편차,최소 ,최대,중간값등 a.["age"]value_count() 해당 칼럼의 많은 건수 순서로 정렬하여 반환 시리즈 - 컬럼하나 (세로한줄) 데이터프레임 - 컬럼 여러개 pd.DataFrame(a, columns=[name1,n2,n,3]) -컬럼명 설정 pd.DataFrame(a,..

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