분류 전체보기27 Matplotlib에서 한글 오류 해결 방법 Matplotlib은 한글 폰트를 지원하지 않는 문제가 있다.그래프 출력시 한글 부분이 네모박스로 표시되면서 폰트가 깨지는 현상이 있다. warning:matplotlib.font_manager:findfont: font family 'nanumgothic' not found.[방법 1] import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_manager as fm# 1. 폰트 경로 위치 / 나눔글꼴 경로 설정font_path = 'C:/Windows/Fonts/NanumGothic.ttf'# 폰트 이름 가져오기font_name = fm.FontProperties(fname=font_path).get_name()# 폰트 설정plt.rc('font', family.. 2024. 5. 14. Pandas 판다스 내용 정리 - ② 데이터 살펴보기 , 시각화 Part 3 데이터 살펴보기- 데이터프레임 크기(행, 열) .shape - 데이터프레임의 행과 열의 수는 속성을 사용하여 확인할 수 있습니다.- 데이터프레임 기본정보 .info() - 데이터프레임의 기본 정보를 확인할 수 있습니다.이 메소드는 각 열의 데이터 타입, 비어 있지 않은 값의 개수 등을 보여줍니다. 판다스 자료형 설명: int64 int정수형 float64 float실수형 object string문자열datetime64, timedelta64없음 ( datetime 라이브러리 활용)날짜와 시간 관련 데이터3. 데이터프레임의 기술통계 정보 요약 .describe() - 숫자형 열에 대한 기술통계 정보(평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등)를 요약하여 보여줍니다. 4. 각 열의 데이터 개수 ... 2024. 5. 14. Pandas 판다스 내용 정리 - ① 자료구조 및 입출력 1. 데이터프레임 만들기- 데이터프레임은 2차원 배열이다.- 여러 개의 시리즈들이 한데 모여서 데이터프레임을 이루는 구조를 보여준다. 딕셔너리 -> 데이터프레임 변환 : pandas.DataFrame(딕셔너리 객체)2. 행 인덱스/ 열 이름 설정-직접 입력● 행 인덱스/열 이름 설정 : pandas.DataFrame( 2차원 배열, index = 행 인덱스 배열, columns = 열 이름 배열)● 행 인덱스 변경 : DataFrame 객체.index = 새로운 행 인덱스 배열● 열 인덱스 변경 : DataFrame 객체.columns = 새로운 열 인덱스 배열- rename● 행 인덱스 변경 : DataFrame 객체.rename(index = {기존 인덱스 : 새로운 인덱스, ...})● 열 인덱스 .. 2024. 5. 13. 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민) - 분류 - ① 결정트리 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민)]Chapter 04 분류 01. 분류(Classification)의 개요 지도학습이란 label과 같은 명시적인 정답이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 머신러닝 학습 방법이다. 지도학습의 대표적인 유형인 분류(Cassification)는 학습 데이터로 주어진 데이터의 feature와 label값(결정 값, 클래스 값)을 ML 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터가 주어질 때 미지의 label 값을 예측하는 것이다.분류의 다양한 ML 알고리즘으로 구현 할 수 있다.베이즈(Bayes) 통계와 생성 모델에 기반한 나이브 베이즈(Naive Bayes)독립변수와 종속변수의 선형 관계성에 기반한 로지스틱 회귀(Logistic Re.. 2024. 5. 2. No12.가설검증의 원리 A. 가설검정의 원리 통계적 추론 중 대표적인 방법, 표본의 정보를 활용하여 모집단에 대한 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정 가설설정 > 검정통계량 > 기각역 or 유의확률 > 결론 >> 두 개의 상반된 가설 중 어느쪽이 맞는지 결론 제시 통계적 가설검정이란? - 표본으로부터 주어지는 정보를 이용하여, 모수에 대한 예상, 주장 또는 추측 등의 옳고 그름을 판정하는 과정 가설 - 통계적 가설은 모수에 대한 예상, 주장 또는 추측을 표현한 것. 1. 귀무가설(H₀)과 대립가설(H₁)의 개념 - 귀무가설(H₀) : 지금까지 사실로 알려져 있는 가설 - 대립가설(H₁) : 표본자료로부터의 강력한 증거에 의해 입증하고자 하는 가설 귀무가설(H₀)은 일반적으로 "변화가 없다", "효과가 없다", 또는 "차이가 없.. 2024. 4. 22. 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(권철민) - Chapter 03 평가 -② [파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민)] 2장. 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 - Chapter 03 평가 [분류의 성능평가 지표] • 정확도(accuracy) • 오차 행렬(confusion matrix) • 정밀도(precision) • 재현율(recall) • F1 스코어 • ROC AUC 1. F1 스코어(F1 Score) F1 score는 정밀도와 재현율을 결합한 지표입니다., 정밀도와 재현율이 어느 한쪽으로 치우치지 않는 수치를 나타낼 때 상대적으로 높은 값을 가집니다. F1 스코어는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균(Harmonic Mean)을 나타내는 지표입니다. 조화 평균은 정밀도와 재현율의 값이 둘 다 높아야 전체적으로 높은 값을 얻을 수 있기 때문에, 두.. 2024. 4. 19. 이전 1 2 3 4 5 다음
