타이타닉 검색 결과

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Kaggle : Titanic [파이썬 머신러닝 완벽 가이드] - 2

지난 포스팅에서는 주요 칼럼이라고 생각되는 것들과 레이블 데이터인 생존(Survived)의 관계를 시각화하는 과정까지 했다. 레이블 인코딩 이번에는 문자열로 되어있는 데이터, 즉, DataFrame에서는 object 형이라고 표현되어있는 데이터를 숫자형으로 바꿔주는 작업을 할 것이다. 이런 과정을 LabelEncoding이라고 하고, Scikit learn에서는 LabelEncoder 클래스를 통해서 구현할 수 있다. LabelEncoder 객체를 통해서 fit / transform 과정을 거치면 0 ~ (카테고리 유형 수 -1) 까지의 숫자 값으로 변환된다. from sklearn import preprocessing def encode_features(dataDF): features = ['Cabin..
기계학습/Kaggle 2020. 8. 27. 12:19
Kaggle : Titanic [ 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 ] - 1

캐글은 세계적인 ML 기반 분석 대회이다. 그 중에서도 타이타닉 생존자 예측은 처음 입문하는 사람들이 하는 튜토리얼이다. 캐글 사이트에서 Titanic을 검색하거나, https://www.kaggle.com/c/titanic에 들어가면 Data 카테고리에서 학습 데이터(train.csv)와 테스트 데이터(test.csv)를 다운 받을 수 있다. 다운받기 전에 로그인을 해야하니 회원가입을 먼저하고 데이터를 다운받으면 된다. 오른쪽에는 해당 데이터에 관한 간략한 정보들이 나와있는 것을 확인할 수 있다. 다운받은 파일은 파이썬 코드 파일( 주피터 노트북일 경우, 해당 .ipynb파일)이 있는 디렉토리에 csv 파일을 저장한다. 이후에 다른 파일들도 train.csv 파일들이 많이 존재하기 때문에, 구별할 수 ..
기계학습/Kaggle 2020. 8. 26. 21:28