반응형 독서400 기타연주(도레미파솔라시도) 2022. 7. 9. 무료 MBTI 검사 사이트 https://www.16personalities.com/ko https://www.16personalities.com/ko/%EC%84%B1%EA%B2%A9%EC%9C%A0%ED%98%95-enfj 성격유형 : “정의로운 사회운동가” (ENFJ) | 16Personalities www.16personalities.com 내향과 내성은 다름 성격은 환경의 영향을 받는다. 마지막이 중요 - 판단형 : 구체적 - 인식형 : 탄력적 L R R R R L L L R 4, 5 I R L R R R R R L 2, 6 N R R R R R L R L L 3, 6 F L L L L L L R 6, 1 J 2022. 6. 18. 예측모델 연습하기 1. 데이터 살펴보기 1-1. 요약정보 확인 info() 함수 : 결측치 확인, 범주형 변수 확인 RangeIndex: 10886 entries, 0 to 10885 Data columns (total 9 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 datetime 10886 non-null object 1 계절 10886 non-null int64 2 공휴일 10886 non-null int64 3 근무일 10886 non-null int64 4 날씨 10886 non-null int64 5 온도 10886 non-null float64 6 체감온도 10886 non-null float64 7 습도 10886 non.. 2022. 6. 18. 분류모델 만들고 평가하기 연습 1. 데이터 분리하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.2, random_state = 10) 1.1 shape으로 데이터의 모양을 확인 필요 만약 종속변수의 컬럼이 2개 이상인 경우 오류 model.fit(X_TRAIN, Y_TRAIN) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 model.fit(X.. 2022. 6. 18. 전처리 연습 1. 불필요한 컬럼 제거 1-1. 따로 저장했다가 나중에 붙이기 x_test_passenser_id = x_test['PassengerId'] x_test = x_test.drop(columns = ['PassengerId']) final = pd.concat([x_test_passenser_id, y_test_predicted], axis=1) 2. 결측치 처리하기 x_train.info() RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 티켓등급 891 non-null int64 1 성별 891 non-null obje.. 2022. 6. 18. 이전 1 ··· 26 27 28 29 30 31 32 ··· 80 다음 반응형
