공부 기록

배운 내용 train_test_split() fit() predict() accuracy_score() 사이킷런의 주요 모듈 Dictionary.keys() train_test_split() - 상세한 설명 KFold Stratified K 폴드 cross_val_score() GridSearchCV StandardScaler MinMaxScaler 학습 데이터와 테스트 데이터 스케일링 변환 시 유의할 점 Scikit-learn 사이킷런은 파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 많이 사용되는 라이브러리입니다. 붓꽃 품종 예측하기 책에서 첫 번째로 만들어볼 머신러닝 모델은 붓꽃 품종을 분류(Classification)하는 것입니다. 붓꽃 데이터 세트의 피쳐는 꽃잎의 길이, 너비, 꽃받침의 길이와 너비이고, 이..

배운 내용 pd.read_csv(), pd.read_table(), pd.read_fwf() DataFrame.head(), DataFrame.shape DataFrame.info() DataFrame.describe() Series.value_counts() DataFrame.values DataFrame.to_dict() DataFrame의 칼럼 데이터 세트 생성과 수정 DataFrame.drop() DataFrame.index, Series.index DataFrame.reset_index(), Series.reset_index() DataFrame[ ] DataFrame.iloc[ ] DataFrame.loc[ ] 불린 인덱싱 DataFrame.sort_values(), Series.sort_va..

배운 내용 1. nd.array() 2. ndarray.shape 3. ndarray.ndim 4. ndarray.dtype 5. ndarray.astype() 6. ndarray.arange(), ndarray.zeros(), ndarray.ones() 7. ndarray.reshape() 8. ndarray.tolist() 9. ndarray[i, j] 10. ndarray[i : j, k:l] 11. Fancy Indexing 12. Boolean Indexing 13. np.sort(), ndarray.sort() 14. np.argsort() 15. np.dot() 16. np.transpose() Numpy의 특징 배열 연산에 특화됐다. C/C++의 저수준 언어와의 호환 API를 제공한다. i..