강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 새로운 학생들과 Kaggle 경진대회를 나가게 되었다. 참여 경진대회 VinBigData Chest X-ray Abnormalities Detection 기존에는 주로 Google Colab에서 했지만, 대용량 데이터부터 터미널로 다운로드 받아야 한다. 핵심 문장 kaggle.json 파일을 각 OS에 맞게 옮긴다.
Kaggle API 다운로드 계정 [Profile]-[My Account]를 클릭 후, 아래 화면에서 Kaggle API를 다운로드 받는다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 현재 책 출판 준비 중입니다. 구체적인 설명은 책이 출판된 이후에 요약해서 올리도록 합니다. 이전 글 Kaggle Feature Engineering - House Price URL: https://dschloe.github.io/kaggle/kaggle_feature_engineering/ 이전 글에서, Kaggle API, Feature Engineering에 대한 코드를 정리했으니, 참고하기를 바란다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 현재 책 출판 준비 중입니다. 구체적인 설명은 책이 출판된 이후에 요약해서 올리도록 합니다. Kaggle API Kaggle API를 활용한 데이터를 수집하는 예제는 Feature Engineering with Housing Price Prediction - Numerical Features 에서도 확인할 수 있기 때문에 생략 합니다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 수강생 중 1명이 캐글 경진대회에 참여하고 있는데, 시각화의 어려움을 같이 해결하면서 팁을 공유한다. 도구: Python + Seaborn + Matplotlib 캐글 데이터: https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020/notebooks?competitionId=23724&sortBy=voteCount 캐글 데이터 연동 캐글 데이터를 구글 드라이브에 업로드 한 뒤 구글 코랩과 연동한다.
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개요 R 강의를 진행하면서 xgboost를 R로 구현하고 싶었다. kaggle에 있는 데이터를 불러와서 제출까지 가는 과정을 담았으니 입문자들에게 작은 도움이 되기를 바란다. XGBoost 개요 논문 제목 - XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 논문 게재일: Wed, 9 Mar 2016 01:11:51 UTC (592 KB) 논문 저자: Tianqi Chen, Carlos Guestrin 논문 소개 Tree boosting is a highly effective and widely used machine learning method. In this paper, we describe a scalable end-to-end tree boosting system called XGBoost, which is used widely by data scientists to achieve state-of-the-art results on many machine learning challenges.
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I. 개요 데이터 시각화와 변환에 대해 짧게 익혔다면 바로 실전 데이터를 활용한다. 이론이 조금 부족하게 느껴질 수 있지만, 모든 것을 다 알려드릴 수는 없다. 결국 공부는 스스로 해야 한다. 이 강의의 목적이 Kaggle 데이터를 활용한 Python 포트폴리오 제작 강의임을 잊지 말자. II. Kaggle KPI 설치 Google Colab에서 Kaggle API를 불러오려면 다음 소스코드를 실행한다. !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (1.5.6) Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from kaggle) (2.
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I. 개요 Kaggle에서 데이터를 다운로드 하는 방법에 대해서는 생략한다.