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    [머신러닝] 모델 신뢰도 향상을 위한 피처 스케일링 (Feature Scaling)
    공부/코딩

    [머신러닝] 모델 신뢰도 향상을 위한 피처 스케일링 (Feature Scaling)

    이번 글도 머신러닝 모델의 신뢰도를 올리기 위한 방법에 대해 소개합니다. 다들 아시겠지만 산점도도 그렇고 아래의 글에서 시작됐습니다. 흐름을 보고 싶다면 한번 읽어보세요. [머신러닝] KNN으로 데이터 분류하기 (with Scikit-Learn) [Pandas] 6. 폴더 내 여러 데이터 프레임(파일) 합치기 [Pandas] 5. 조건에 맞춰 데이터 추출하고 수정하기 (Kaggle 에서 가져온 Gear Defection 데이터 이용) Kaggle 이라는 사이트가 있습니다. 데이터 사이언 senti-mech.tistory.com 1. 피처 스케일링(Feature Scailing)이란? 오늘 소개할 것은 피처 스케일링 (Feature Scaling)입니다. 데이터의 독립변수(independent variab..

    [Python] 산점도 (Scatter Plot) 그리기
    공부/코딩

    [Python] 산점도 (Scatter Plot) 그리기

    [Python] KNN으로 데이터 분류하기 (with Scikit-Learn) [Pandas] 6. 폴더 내 여러 데이터 프레임(파일) 합치기 [Pandas] 5. 조건에 맞춰 데이터 추출하고 수정하기 (Kaggle 에서 가져온 Gear Defection 데이터 이용) Kaggle 이라는 사이트가 있습니다. 데이터 사이언 senti-mech.tistory.com 지난 글에서 나는 다짜고짜 KNN을 이용하였다. 그 결과, 신뢰도가 50%라는 도박성 짙은 모델이 만들어졌다. 데이터가 잘못됐거나, KNN이 데이터에 맞지 않는 모델일 수 있다. 그걸 알기 위해서 산점도(Scatter Plot)를 찍어 데이터의 분포를 먼저 알아보자. 1. 기존에 알던 방법 : df.plot() import pandas as pd..

    [머신러닝] KNN으로 데이터 분류하기 (with Scikit-Learn)
    공부/코딩

    [머신러닝] KNN으로 데이터 분류하기 (with Scikit-Learn)

    [Pandas] 6. 폴더 내 여러 데이터 프레임(파일) 합치기 [Pandas] 5. 조건에 맞춰 데이터 추출하고 수정하기 (Kaggle 에서 가져온 Gear Defection 데이터 이용) Kaggle 이라는 사이트가 있습니다. 데이터 사이언스 커뮤니티입니다. 유명한 IT 기업들이 데이터 분석 senti-mech.tistory.com 앞선 글에서 각 Defection 별로 나뉘어져있던 변위 데이터를 한 곳으로 모았다. 이 데이터를 이용하면 새로운 값을 넣었을 때, 그 것이 어떤 Defection인지 예측하는데 도움이 될 수 있다. 하지만 Defection 당 데이터가 150,000개다. 너무 많다. 그래서 나는 머신러닝을 사용해보기로 했다. 머신러닝 분류 모델에는 여러가지가 있다. 나이브 베이즈, De..

    [Pandas] 6. 폴더 내 여러 데이터 프레임(파일) 합치기
    공부/코딩

    [Pandas] 6. 폴더 내 여러 데이터 프레임(파일) 합치기

    [Pandas] 5. 조건에 맞춰 데이터 추출하고 수정하기 (Kaggle 에서 가져온 Gear Defection 데이터 이용) Kaggle 이라는 사이트가 있습니다. 데이터 사이언스 커뮤니티입니다. 유명한 IT 기업들이 데이터 분석 Competition을 열기도 합니다. 많은 데이터들이 올라와있고, 사람들이 그 분석방법을 공유합니 senti-mech.tistory.com 위 글에서 소개한 데이터를 머신러닝으로 분류하기 앞서, 각 파일로 나뉘어져있는 데이터를 하나로 합쳐보자. 나는 데이터가 담긴 총 6개의 파일이 있고, 각 파일의 Column Head는 모두 동일하다. 이 데이터들에서 조건에 맞는 데이터들만 꺼내어 하나로 합칠 예정이다. 1. 폴더 내 csv 파일 모두 읽어오기 import pandas a..

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