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[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 회귀 실습(기본) - 자전거 대여 수요 예측

데이터 셋 : https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data 에서 train.csv파일을 bike_train.csv로 저장한 뒤 실습을 진행한다. 데이터 셋의 피처들을 확인하면 datatime : 날짜 season : 1 = 봄, 2 = 여름, 3 = 가을, 4 = 겨울 holiday : 1 = 주말 및 휴일, 0 = 평일 workingday: 1 = 주중, 0 = 주말 및 휴일 weather : 1 = 맑음, 약간 구름 낀 흐림, 2 = 안개, 안개 + 흐림, 3 = 가벼운 눈, 가벼운 비 + 천둥, 4 = 심한 눈/비, 천둥/번개 temp : 온도(섭씨) atem : 체감 온도(섭씨) humidity : 상대 습도 windspeed : 풍속 casual : ..
기계학습/Machine Learning 2021. 7. 9. 21:10
Kaggle : Pima Indians Diabetes[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] - 피처 스케일링, 평가 지표

캐글에 있는 데이터로 피마 인디언 당뇨병 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고, 평가 지표를 이용해서 성능을 측정하며 튜닝할 것이다. 데이터는 https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database에 들어가서 다운받을 수 있다. 데이터를 다운받은 다음 성능 지표들을 임포트하고, 정규화(StandardScaler) , 로지스틱 회귀 모델을 사용할 수 있는 LogisticRegression 클래스를 임포트한다. (Numpy, Pandas, Matplotlib.pyplot은 지난 포스팅과 동일하므로 생략) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot a..
기계학습/Kaggle 2020. 9. 1. 20:41