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- 본 글은 스마트 인재개발원 서포터즈 활동으로 작성한 글입니다 iris 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 학습 평가 반복문 작성 grid Search knn train_test_ split() 함수 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 6(횟수 int 21억 2**32) # 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 # 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 튜닝 ## train test 분할 ### X (문제) , y(정답) 을 넣으면 X_train, X_test, y_train, y_test로 만듦..

Python 2022. 3. 16. 00:12

#3 STATE 부분 3.2 자체 주석 메모 상기 코드로 HTML에 에 작동하면 , div 전체가 아니라 count 값만 바뀐다. innerText= 를 통해서 넣어줄 경우 div 전체가 rerendering 되는 것과 달리 카운트 값만 바뀌고, 그것을 검사창에서 확인할 수 있다. 와우... 보이는 것은 같지만 몇 밀리초 정도 더 빠르다고 한다. 오우...

HTML.CSS.JavaScript/React 2022. 3. 11. 21:59

1교시- 복습, qna 2교시 -일반화 / 과(대)적합/ 과소적합 일반화: 훈련 세트로 학습한 모델이 테스트 세트에 대해 정확히 예측하도록 하는것 가장 적절한 결과: " 일반화가 잘 되었다. " 테스트 세트가 높은 것. -> 일반화 성능이 최대화 되는 것 과(대)적합: 공을 설명하는데 축구공 케이스만 가지고 설명 농구공은 공이 아닌 것으로 판단해버림 너무 상세하고 복잡한 모델링 훈련 데이터에만 과도하게 정확하게 작동함 훈련세트에 너무 맞추어져 있어서 테스트 세트에서는 오히려 성능이 저하됨 과소적합: 둥근 것은 다 공이라고 설명 원, 바퀴 등등 모두 공이 되어버려서 판단을 할 수 없는 상태 모델링은 너무 간단하게 하여 성능이 제대로 나오지 않음. 훈련 세트를 충분히 반영하지 못해 훈련 세트, 테스트 세트 ..

Python 2022. 3. 10. 23:36

시각화 데이터에서 이상치, 결측치 수정하기 각각의 데이터를 직접 지정해서 잘못된 라벨 변경하기 알고리즘을 이용하여 이상치, 결측치 수정하기( 약 20시간 뒤 ) 훈련과 평가로 데이터를 나누는 이유 모델에게 학습(문제데이터, 정답데이터) 모델은 규칙을 찾는다 > 모델이 얼마나 정확한 규칙을 찾았는지는 모름 모델에게 예측(새로운데이터) > 잘 예측한건지 잘 못예측한건지 모름 훈련데이터 / 평가데이터를 나누는 이유 모델이 얼마나 규칙을 잘 찾았는지 확인하기 위함 X(문제) , y(정답) X_train(훈련용 문제) , y_train(훈련용 정답) , X_test(평가용 문제) , y_test(평가용 정답) 훈련용 데이터는 모델에게 학습을 시켜서 모델이 규칙을 찾는 용도로 사용 평가용 데이터중 X_test를 머..

Python 2022. 3. 10. 23:27

영타 연습 꾸준히 하면서 한글 타수 늘었다! ㅜㅜ 아... 감동 .. 마의 400타를 처음 넘겨보네 ㅜㅜ 오늘 새로운 키보드가 왔는데 이것 때문만은 아니겠지 ㅜㅜ 나이 서른 둘에 타자 속도 올릴 수 있을지 걱정 많이 했는데.. 정말 다행이다. 후... 2월에 프로젝트한다는 핑계로 너무 못했는데, 그래도 저정도 유지된 것도 정말 다행이고 ㅎㅎ (학원 컴 말고 내 노트북으로도 4일은 더하긴 했지만.. 계속 해나가자! 둘 다 500 까지! ㅋㅋㅋㅋ

감상 2022. 3. 10. 22:51

- 본 글은 스마트 인재개발원 서포터즈 활동으로 작성한 글입니다 (딱딱 노잼... ) 2022.03.07(월) 수업 내용 정리 데이터 파이썬 코드 2022.03.07(월) 수업 내용 정리 - 머신러닝의 종류 - 지도학습(Supervised Learning) : 명시적인 답이 주어진 상태 (예시- 미스터리 사인) - 분류(Clasification): 미리 정의된 여러 정답 중 하나를 예측하는 것 ( 혈액형) - 미리 정의된 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것 - 속성 값(문제)을 입력, 클래스 값(답, 클래스 레이블)을 출력으로 하는 모델 - 붓꽃(iris)의 세 품종 중 하나로 분류, 암 분류 - 이진 분류(둘 중 하나를 예측- 생/사 예측), 다중 분류(혈액형 분류) 등이 있음 - 회귀( Reg..

Python 2022. 3. 8. 00:57

- 본 글은 스마트 인재개발원 서포터즈 활동으로 작성한 글입니다 Jump to contents! 11월 15일에 처음 시작한 빅데이터 개발자 과정에서, 3월 4일 금요일에 머신러닝 첫 수업을 시작. 여기까지 약 3개월 반이 걸렸다. 되새기고 다져야 할 것도 많지만, 아직 지금은 이 머신러닝(Machine Learning)을 배울 때가 되었나 보다. 머신러닝이란, 간단하게는 기계가 스스로 학습하는 것을 말한다.(기계학습) 기존에는 사람이 규칙과 조건을 정해놓은 알고리즘을 입력하여 작동시킨 반면, 머신러닝은 수많은 문제와 답이 있는 데이터를 주고, 기계가 스스로 그 규칙을 정의하도록 하는 것이다. 마치 사람이 처음 개념을 배우는 것처럼, 아이가 실제 대상을 볼 때, 그 대상의 이름을 반복해서 설명해주면, 개..

Python 2022. 3. 6. 18:07

- 본 글은 스마트 인재개발원 서포터즈 활동으로 작성한 글입니다 - 정보처리기사 자격증 시험 지원! 스마트인재개발원의 국비지원 개발자과정 수업에는 정보처리기사 자격증 일정이 포함되어 있다. 자격증 일정에 맞추어서 수업 일정 중간에 정보처리기사 자격증 수업 일정을 짜놓는 것 같다. 이번 3월 5일 시험과 관련해서도 14일부터 2주간 오전 4시간씩 수업을 진행했다. 이번 수업에서는 수제비 책(수험생 입장에서 쓴 제대로된 비법서)을 교재로 수업을 진행했는데, 국비지원 과정에 비용으로 교재도 무상으로 지급되었다! 1과목은 sw 설계로 요구사항 확인, 화면설계, 애플리케이션 설계, 인터페이스 설계 4 chapter 이고, 그 중 chapter 1은 현행 시스템 분석, 요구사항 확인 , 분석 모델 확인으로 구성 되..

감상 2022. 2. 28. 01:30