DeseoDeSeo

Age에 따른 생존/ 사망 시각화 데이터의 분포를 확인할 때 여러가지 시각화 방법을 활용하는데, 그 중에 하나인 바이올린 플롯을 활용 plt.figure(figsize=(15,5)) # x축 : 15, y축 : 5 sns.violinplot(data=train, x='Sex', y='Age', hue='Survived', split =True) # 중심을 기준으로 양쪽이 같기에, 한쪽면만 봄. plt.show() - 중앙의 선을 기준으로 왼쪽은 사망, 오른쪽은 생존자의 수 - 20~40대 사이에 사망 多 - 어린아이 중에서는 남자아이가 여자아이에 비해 많이 생존했음. - fare(요금)에 따른 생존/사망 시각화 해보기. plt.figure(figsize=(15,5)) # x축 : 15, y축 : 5 sn..

package com; public class MemberDTO { private String id; private String pw; private String nick; private String addr; public MemberDTO(String id, String pw, String nick, String addr) { super(); this.id = id; this.pw = pw; this.nick = nick; this.addr = addr; } public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getPw() { return pw; } pu..

새로운 dynamic web project "EL_JSTL" 생성 webapp에 elTest.jsp 생성 EL ( Expression Language ) : 값(데이터)을 웹 페이지에 표시(표현)하는 데 사용되는 태그 ( JSP출력에 대한 부분을 쉽게 하기 위해서) JSTL (Jsp standard Tag Library) - JSP 표준 태그 라이브러리 : JSP파일에 자바형식의 코드를 태그화 하여 사용할 수 있다. EL, JSTL 장점: java값을 가져오기 간단하고, 가독성을 높여준다. ( 비 개발자를 위한 언어) 단점: 디테일한 설정을 하기에는 어려운점이 많다. session에 저장된 id라는 이름의 값을 웹페이지에 표현 하시오. + Bon..

test - Fare컬럼에 결측치가 있는 행 정보 출력하기. test[test['Fare'].isnull()] fillna() - Fare 결측치 채워보기( Pclas의 3등급 사람들에게 결측치가 있음) # 3등급 -> 8.0500로 채우기. test['Fare'] = test['Fare'].fillna(8.0500) test[test['Fare'].isnull()] # 아무것도 출력되지 않으면 잘 처리 된 것임.! Age 컬럼 결측치 채우기 단순 기술 통계로만 채우지 않고, 다른 컬럼과의 상관관계를 이용해서 결측치를 채워보는 방향으로 진행해보자. Pclass, Sex와 연관지어서 나이통계 확인해보자. train age 컬럼 접근해서 기술 통계량 확인하기 train['Age'].describe() 가장 ..

: 기본 틀인 테이블을 표시해주는 태그 : 테이블의 한 칸을 표시하는 태그 -> table data 혹은 tale data cell 의 줄임말. : 테이블의 행, 가로줄을 표시하는 태그 -> 표 밑에 한 줄씩 행을 추가! : 테이블의 각 열에 대한 제목 -> table header의 줄임말.

* 타이타닉 데이터를 활용하여 생존자/사망자 예측해보자, * kaggle 경진대회에 참가하여 우리 점수를 확인해보자. * machine learning의 전체 과정을 ㅊㅔ험해보자. - 1. 문제 정의 : 목표설정, 어떤 모델 - 2. 데이터 수집: 분류를 할거라면 class로 담긴 레이블이 있는 데이터 수집 같은 - 3. 데이터 전처리 :이상치/결측치 처리. 특성 처리(특성 공학) - 4. 데이터 탐색(탐색적 데이터 분석) : 기술통계, 특성 간의 관계 - 5. 모델 선택 및 하이퍼 파라미터 설정 : - 6. 모델 예측 및 평가 - 7. 모델 서비스화 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as ..