Truman Show

logistic regression 분류를 하는데 있어서 가장 흔한 경우는 이분법을 기준을 분류하는 경우 - 예) 특정고객이 물건을 구매할지(1) 안할것인지(0) 어떤 기업이 부도가 날것인지(1) 안날것인지(0) 동훈이랑 서영이랑 친구인지(1) 아닌지(0) 오늘 비가 올것인지(1) 안올것인지(0) 적용분야 : 기업의 부도예측, 주가, 환율, 금리등의 Up/Down 예측 R로 코딩하기 1. 성적 예측 # 데이터 불러오기 score

군집화 - 비지도학습 데이터를 클러스터 (cluster, 유사한 아이템의 그룹)로 자동 분리하는 비지도 학습이다.(unsupervised learning) 군집화는 데이터 안에서 발견되는 자연스런 그룹에 대한 통찰력을 제공 클러스터 안에 있는 아이템들은 서로 비슷해야 하지만 클러스터 밖에 있는 아이템과는 아주 달라야 한다. 군집화 활용 분야 생물학 분야 : 식물계통학에서 다수의 속성을 공유하는 종과 속의 분류 유전 데이터의 유사성 분석 의료 분야에서는 단층촬영으로 클러스터 분석을 사용하여 3차원 이미지에서 여러 유형의 조직을 구별 비지니스에서는 소비자 집단을 여러 시장으로 분할하거나 소비자를 분류하여 각 소비자 그룹별 마케팅 믹스 전략을 사용 사회관계망 분석에서는 여러 그룹의 커미니티를 인식하는데 사용 ..

TensorFlow 구글이 오픈소스로 공개한 머신러닝 라이브러리 다차원 행렬 계산(tensor), 대규모 숫자 계산 작업을 수행한다. C++로 만들어진 라이브러리 CPU, GPU 버전이 있음 C++, JAVA, Python에서 사용가능 1. 텐서플로 설치 및 불러오기 1) 아나콘다 프롬프트 관리자 권한으로 실행 2) 텐서플로 1.15버전으로 설치 pip install --upgrade tensorflow==1.15 3) 텐서플로 불러오기 import tensorflow as tf 4) 텐서플로 버전 확인 tf.__version__ 2. 상수 / 변수 선언 1) tf.constant() : 상수 선언 # 텐서 생성 tensor = tf.constant("tensorflow") tensor print(ten..

연관규칙 ,연관성분석 (association analaysis) - 비지도 학습 대량의 데이터에 숨겨진 항목간의 연관규칙을 찾아내는 기법으로서 다른말로 장바구니 분석(market basket analysis)이라고도 한다. 실제 연관성 분석은 월마트, 아마존 등 여러기업에서 다양한 마케팅 활동에 활용하고 있으며 더 나아가 사회 네트워크 분석에도 활용할 수 있다. 장점 대규모 거래 데이터에 대해 작업을 할 수 있다. 이해하기 쉬운 규칙을 생성해준다. 데이터마이닝과 데이터 베이스에서 예상치 못한 지식을 발굴하는데 유용하다. 단점 작은 데이터셋에는 그다지 유용하지 않다 진정한 통찰력과 상식을 분리하기 위한 노력이 필요하다. 지지도(support) 전체 거래중 연관성 규칙을 구성하는 항목들이 포함된 거래의 비율..

와인품질 데이터 컬럼 설명 fixed acidity : 고정 산도 volatile acidity : 휘발성 산도 citric acid : 시트르산 residual sugar : 잔류 설탕 chlorides : 염화물 free sulfur dioxide : 자유 이산화황 total sulfur dioxide : 총 이산화황 density : 밀도 pH : pH sulphates : 황산염 alcohol : 알코올 quality : 품질 # 종속변수 1. 의사결정트리 (파이썬) # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd wine = pd.read_csv("C:/data/whitewines.csv") wine.info() # 종속변수 / 입력변수 나누기 x = wine.iloc[:,..

앙상블 (Ensemble) 어려운 문제의 결론을 내기 위해 여러명의 전문가로 위원회를 구성해 다양한 의견을 수렴하고 결정하듯이 앙상블 학습의 목표는 다양한 분류기의 예측 결과를 결합함으로써 단일분류기보다 신뢰성이 높은 예측값을 얻는다. 문제를 해결하기위해 전문가들을 모으는것 voting : 서로 다른 알고리즘으로 결과를 낸뒤 다수결로 정하는것 bagging : 의사결정트리를 가지고 하되 트레인데이터의 표본을 뽑아낼때 중복으로 뽑아냄 하나의 알고리즘으로하되 데이터가 랜덤하게 뽑아냄(중복될 수 있음) 랜덤 포레스트(RandomForest) decesion tree와 bagging을 결합한 알고리즘 매실행시마다 랜덤하게 관측치와 변수를 선택하므로 실행결과가 조금씩 달라지게된다. (변수를 바꿔가면서 실행한다.)..

1. 아이리스 데이터 (파이썬) # 데이터 불러오기 / 데이터 정보 확인 import pandas as pd iris = pd.read_csv("C:/data/iris.csv") iris.info() iris.head() # 목표변수와 나머지 변수들을 따로 저장 x = iris.iloc[:,0:4] y = iris.iloc[:,4] # 데이터 분포 확인 x.info() # 데이터 프레임 y.value_counts() # 시리즈 # 데이터셋 나누고 라벨 분포 확인 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.20) from collection..

타이타닉 데이터셋 (titanic.csv) survived : 목표변수, 종속변수, 생존여부(0:사망, 1:생존) pclass : 좌석 등급 name : 탑승객 이름 gender : 성별 age : 나이 sibsp : 함께 탑승한 형제수 parch : 함께 탑승한 부모수 ticket : 티켓 번호 fare : 탑승권 가격 cabin : 선실 번호 embarked : 탑승 승착장 R 로 분석하기 # 데이터 불러오기 및 데이터 정보 확인 titanic

1. 네이버 영화평 크롤링 및 긍정/부정 평가 나누기 (레미제라블) - R 사용 https://truman.tistory.com/163?category=853967

1. nltk.NaiveBayesClassifier + show_most_informative_features() # nltk 패키지 다운 (오래 걸리니까 punkt만 다운) # 필요한 라이브러리 불러오기 nltk.download('punkt') import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from konlpy.tag import Okt pos_tagger = Okt() # train 데이터셋 train = [('홍길동은 좋아', '긍정'), ('강아지는 무지 좋아', '긍정'), ('수업이 재미없어', '부정'), ('홍길동은 이쁜 강아지야', '긍정'), ('난 수업 마치고 홍길동이랑 놀거야', '긍정'), ('오늘 하루는 너무 짜증스러운 날이야', '..