목록유데미 (3)

David의 개발 이야기!

SVR 서포트벡터머신 체험하기!

sklearn, 서포트벡터 머신을 활용해서, 호봉에 따른 임금상승을 구해보자! 1. Import Libraries 2. Import Dataset 3. Feature Scaling 4. Training the SVR model 5. Predicting the new result 6. Visualizing the SVR results. 다음과 같은 순서로 분석하고자 한다! 1. Import libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2. Import Dataset dataset = pd.read_csv("Position_Salaries.csv") x = dataset.iloc[:,1:-1].values y..
Udemy Python Machine Learning A-Z 2022. 9. 14. 18:04
Polynomial Regression 다항회귀에 대해 알아보자!

연차에 따라 올라가는 임금을 알아보는 모델을 만들어보자! 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2. Importing the dataset dataset = pd.read_csv("Position_Salaries.csv") x = dataset.iloc[:,1:-1].values y = dataset.iloc[:,-1].values 3. Training the Polynomial Regression model on the whole dataset from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly_reg = Polyn..
Udemy Python Machine Learning A-Z 2022. 9. 12. 16:21
[Part1, Section 4] Data Preprocessing 데이터 전처리

데이터 전처리 과정을 살펴보면, 1. 라이브러리를 불러온다. Importing the libraries 2. 데이터셋을 불러온다. Importing the dataset 3. 결측치를 어떻게 처리할 것인가? Taking care of missing data 4. 범주형 데이터를 처리해준다! Encoding the categorical data 5. 훈련데이터와 테스트데이터를 나눠준다 Spliting the dataset into the Training set and Test set 6. 표준화, 정규화를 해준다 Feature scaling 이렇게 해주어야한다. 각각에 해당하는 코드를 살펴보자. 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as..
Udemy Python Machine Learning A-Z 2022. 9. 7. 19:18
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