Pythons

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 Seaborn 개요 Matplotlib 라이브러리가 Python에서 제공하는 기본적인 시각화 도구이지만, 기본객체는 리스트 형태를 따르기 때문에, 엑셀 데이터, 즉 데이터 프레임에 익숙한 사용자들에게는 조금 불친절한 것은 아쉬움이 있습니다. 실제, 입문자를 대상으로 강의를 할 때에도 Seaborn부터 알려드리는데, 그 이유는 Pandas를 활용한 데이터 가공 직후에 보다 쉽게 연동할 수 있도록 Seaborn이 개발되었기 때문입니다.

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 히트맵 그래프 히트 맵(heat map)은 열을 뜻하는 히트(heat)와 지도를 뜻하는 맵(map)을 결합시킨 단어로, 다양한 강도로 다양한 색상으로 데이터 범위를 시각화하는 데 사용된다. 여기서는 상관 행렬을 열 지도로 표시하는 예를 들 수 있다. 상관 행렬의 요소는 두 변수 사이의 선형 관계의 강도를 나타내며, 행렬에는 주어진 데이터에 포함된 속성의 모든 조합에 대한 그러한 값이 포함되어 있다.

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 박스플롯 그래프 박스플롯(Box Plot) 그래프는 범주형 데이터 기준으로 수치형 데이터의 분포를 파악하는데 적합하다. 박스플롯을 보면, 최소값, 1분위값, 중간값, 3분위값, 최대값을 제공한다. (1) 라이브러리 불러오기 필요한 모듈을 불러온다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns (2) 데이터 생성 이번에는 seaborn 패키지 내 iris 데이터를 활용한다.

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 히스토그램 히스토그램 그래프는 연속형 변수의 분포를 그리는 데 사용된다. 연속형 변수 값은 필요한 빈(=bin) 수로 분활되어 x축에 표시되며, 각 빈에 포함되는 값의 카운트는 y축에 표시된다. y축에는 카운트 대신 총량의 백분율을 표시할 수 있으며, 이 경우 확률 분포를 나타내며, 이러한 그래프는 통계 분석에 사용된다.

There are a number of ways to validate second level models (meta-models). In this reading material you will find a description for the most popular ones. If not specified, we assume that the data does not have a time component. We also assume we already validated and fixed hyperparameters for the first level models (models). Simple holdout scheme Split train data into three parts: partA and partB and partC. Fit N diverse models on partA, predict for partB, partC, test_data getting meta-features partB_meta, partC_meta and test_meta respectively.

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 확률기초이론 이산확률분포: 베르누이분포, 이항분포, 포아송분포 연속확률분포: 정규분포, 카이제곱분포, t-분포, F-분포 확률이란? 경험 또는 실험의 결과로 특정한 사건(event)이나 결과가 발생할 가능성 예1) 주사위 던져서 1이 나올 가능성 1/6 예2) 비가 올 가능성 30% (1) 확률의 정의 사건 A의 확률 = $\frac{n(A)}{N}$ N = 표본공간(=sample space) = 특정 실험에서 일어날 수 있는 모든 가능성

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 통계분석을 활용한 문제해결 과정 비즈니스에서 통계는 그저 툴이다. 통계를 몰라도 물건을 파는데 전혀 문제가 없다. 통계는 객관적인 근거를 확보하여 유효한 의사결정을 내리기 위한 그저 도구 (Tool) 이다. 따라서, 마케팅이나 CRM과 같은 경영이슈에서도 통계는 문제해결을 이한 체계적인 절차를 제공한다.

대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 포지셔닝 분석 개요 마케팅에서 자주 보는 분석 방법중의 하나는 포지셔닝(Positioning) 기법이다. 포지셔닝 분석은 마케팅 통계분석 기법중의 하나로, 기업이나, 상품, 브랜드 같은 개체들의 포지셔닝을 수행하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling)과 상응분석(Correspondence Analysis)이 있다. 위 두가지 분석 방법 중 무엇을 사용해야 할까? 만약 데이터셋이 주로 등간척도, 비율척도와 같이 구성되어 있다면 다차원 척도법 만약 데이터셋이 주로 명목척도, 서열척도와 같이 구성되어 있다면 상응분석 현재 삼성카드 대회의 주 데이터셋은 명목척도 및 서열척도로 구성되어 있기 때문에 상응분석으로 시작하면 된다.

대회 소개 삼성카드 데이터분석 공모전이 시행되고 있다. 대회에 처음 참여하는 아시아경제-수강생들을 위해 일종의 가이드라인으로 제안하고자 한다. 본 포스트에서는 기본적인 내용만 전달하고자 함을 밝힌다. Track2 과정은 마케팅 전략 제안이 중요하다! 포지셔닝 분석 개요 마케팅에서 자주 보는 분석 방법중의 하나는 포지셔닝(Positioning) 기법이다. 포지셔닝 분석은 마케팅 통계분석 기법중의 하나로, 기업이나, 상품, 브랜드 같은 개체들의 포지셔닝을 수행하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling)과 상응분석(Correspondence Analysis)이 있다. 위 두가지 분석 방법 중 무엇을 사용해야 할까? 만약 데이터셋이 주로 등간척도, 비율척도와 같이 구성되어 있다면 다차원 척도법 만약 데이터셋이 주로 명목척도, 서열척도와 같이 구성되어 있다면 상응분석 현재 삼성카드 대회의 주 데이터셋은 명목척도 및 서열척도로 구성되어 있기 때문에 상응분석으로 시작하면 된다.

I. 개요 결정트리 회귀 모형에 대해 배우도록 한다. 트리모형의 일반적인 특징에 대해 익힌다. II. 결정 트리 모형 결정 트리는 분류, 회귀, 다중출력 작업도 가능한 활용범위가 많은 머신러닝 알고리즘이다. 결정 트리는 최근에 사용하는 랜덤포레스트, XGboost, LightGBM과 같은 모형의 기본 구성 요소이다. (1) 의사결정 나무 예제 의사 결정 나무에서 자주 사용되는 예제를 우선 확인해보자. 먼저, 데이터셋을 기준으로 IRIS 붓꽃의 종류는 아래와 같이 3가지로 구성되어 있다. Versicolor, Setosa, Virginica 위 이미지에서 보는 것처럼, 종에 따라 잎의 크기가 다른 것을 확인할 수 있다.