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머신러닝 개인과제 금일은 어제 진행했던 머신러닝 개인과제를 최종적으로 확인 한 후 제출까지 완료했습니다. 선택형 문제 풀이 과정에서 왜 np.log() 가 아닌 np.log1p() 를 사용했는지에 대해서 고민했는데 확인 결과 로그에 0.00000n 값이 들어가면 결과값은 음의 무한대에 가까워지기때문에 값에다 1을 더한 값을 로그에 넣기위해 np.log1p() 를 사용한다는 것을 학습했습니다. SQL, PYTHON 예제 복습 1시간 정도 SQL, PYTHON 예제를 복습했습니다. SQL의 경우 Leetcode의 'Not Boring Movies' 문제를, https://leetcode.com/problems/not-boring-movies/description/ Python의 경우 프로그래머스의 'x만큼 ..

금주의 총점은 77.75점으로 지난주 85.0점보다 -8.53% 하락했습니다. 2주 연속 점수가 하락했습니다. 지난주의 경우 미래에 대한 불안감, 기초통계 공부에 생각보다 많은 시간을 할애함에따라 계획했던 일들을 모두 수행하지 못하였는데 이번주의 경우는 주 초반에 머신러닝 학습 外 다른 계획도 수립했는데 생각보다 머신러닝 학습에 많은 시간이 소요됨에따라 계획했던 일들을 수행하지 못함에따라 점수가 낮아졌습니다. 그래도 저번에 비해서는 컨디션도 좋았고, 禪의 상태에 더 많이 들어갈수 있어서 지난주 보다 점수는 낮아졌을지라도 만족도는 더 높다고 생각합니다. 다음으로 금주 학습했던 내용에 대한 정리입니다. SQL 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/SQL] - SQL 정리(Join의 기준)(24.02.0..

SQL 2024.02.02 - [데이터 분석 공부/SQL] - SQL 예제 풀이(Leetcode - Confirmation Rate) SQL 예제 풀이(Leetcode - Confirmation Rate) https://leetcode.com/problems/confirmation-rate/description/ LeetCode - The World's Leading Online Programming Learning Platform Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your n eyeoftheworld1209.tistory...

목차 의사결정나무 랜덤 포레스트 KNN(최근접 이웃) 부스팅 알고리즘 1. 의사결정나무 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree titanic_df = pd.read_csv('경로.csv') 의사결정나무를 만들려면 sklearn.tree 라이브러리의 DecisionTreeClassifier 클래스를 가져와야한다. X_features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'Fare', 'Embarked'] # 평균으로 ..