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Q :500명의 키와 몸무게, 비만도 라벨을 이용하여 비만을 판단하는 모델을 만들어보자. 머신 러닝 과정을 이해해보자. Panda 및 시각화 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 모델 관련해서 불러오는 코드 knn모델 불러오기, 측정 도구 불러오기 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score 데이터 준비(수집) : ./ 하면 machine learning 폴더임을 알려줌, data = pd.read_csv('./Data/bmi_500.csv', index_col ='Label') data 데이터 정보 확인 : 전체 행, 컬럼의 ..

탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis , EDA) : 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정 ex) ▽ a컬럼 int 데이터 , 0/1 ▽ b컬럼 int데이터, 0/1 ▽ a and b컬럼 int데이터, 0/1 ▽ 결측치 x, 이상치 x 을 확인함. 모델 불러오기 : 분류하는 모델 중 knn 모델을 불러오기 : 머신러닝에 사용되는 도구를 담은 패키지, - 지도/ 비지도 / 강화, 분류/회귀, 평가 공식(기능), 데이터 전처리 하는 기능 들도 담겨있음. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.met..

페이지에 요청하기 위한 용도 import requests as req html 데이터를 만들기 위한 용도 from bs4 import BeautifulSoup as bs Response 403 출력되면 head 추가하기! 네트워크 > f5> 유형이 document찾아서 가장 하단의 user-agent복붙 > head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36'} url ='https://review4.cre.ma/bodyluv.kr/products/reviews?product_code=4..

- 훈련 데이터와 테스트 데이터 이해하기 - 머신러닝의 일련의 과정 이해하기 - AND연산의 결과를 도출하는 머신러닝 모델 학습하기 데이터 준비 : And 연산 데이터 생성하기 방법1 : 이중리스트[[ ]] 방법2 : 딕셔너리{컬럼명: [ 0,0,,,], 컬럼명:[...],..} data_dic={'A':[0,0,1,1,1,0,1,0], 'B':[0,1,0,1,0,0,1,1], 'A and B':[0,0,0,1,0,0,1,0]} df =pd.DataFrame(data_dic) df 데이터 전처리 ☆ numpy -> 2차원 배열[행] , 배열[행][열], 배열[행,열] ☆ pandas -> 2차원 배열(=DataFrame), DF[행,열]하면 오류 나서 DF.loc[행, 열], df.ilo..

입력된 데이터를 기반으로 기계가 스스로 학습하여 인공지능 성능을 향상시키는 기술 방법 입력 데이터를 이용하여 특성과 패턴을 찾아 학습하고 예측을 수행하는 것. 데이터에 맞춰서 학습하면 -> 모델(알고리즘) 머신러닝이 유용한 분야 - 대량의 데이터에서 통찰을 얻어야하는 문제 - 새로운 데이터에 적응해야하는 유동적인 환경. 1. 지도학습 ( = 교사학습 ) = Supervised Learning) : 데이터에 대한 label(명시적인 답)이 주어진 상태에서 학습시키는 방법( 설명하는 데이터= 문제, 답 데이터) 분류 ( Classification) - 미리 정의된 여러 클래스 레이블(카테고리) 중 하나를 예측하는 것 - 속성값을 입력, 클래스 값을 출력으로 하는 모델 - 이진 분류, 다중 분..

import requests as req from bs4 import BeautifulSoup as bs head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36'} 1. req를 통해서 멜론차트 정보를 요청 res1 = req.get("https://www.melon.com/chart/index.htm", headers = head) res1 2. bs을 통해서 html데이터로 변형 soup = bs(res1.text, "lxml") 3. 노래제목 수집 song = soup.select("#lst50 > td:nth-chi..