관성을 이기는 데이터

RFE (recursive feature elimination) Reference : Python 데이터 분석 실무 04-06.모델 성과 개선 (WikiDocs) Simple, yet, Powerful Bankrupt Prediction Model sklearn.feature_selection.RFE, scikit-learn.org RFE는 주요 Feature를 선별해내는 기법 중 하나로 이름(Recursive feature elimination) 그대로 '반복적으로 feature를 제거해나가는' 방식이다. 대표적인 머신러닝 라이브러리 sklearn에서는 feature_selection 모듈을 제공한다. RFE는 아래와 같이 해당 모듈에서 import 할 수 있다. from sklearn.feature_..

Random Forest reference: Random Forest(랜덤 포레스트) 개념 정리 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier Bagging(Bootstrap aggregating) 모집단(데이터셋)에서 부분집합 형태로 임의의 N개를 추출하여 트리 하나를 만든다. 추출한 N개는 다시 넣어서 모집단 원본을 만들고, 또 다시 임의의 N개 데이터를 추출하여 두 번째 트리를 만든다.(실제로 데이터를 다시 넣지는 않는다. 중복을 허용한다는 의미로 서술) max_features 파라미터를 통해 feature는 최대 몇개를 샘플링하여 트리를 구성할 지 정의할 수 있다. 전체 트리 결과값이 나오면 가장 분포가 많은 값이 RandomForestClassifier 모델의 최종 결과..

pandas.melt reference document : pandas.melt melt() 함수는 표현처럼 데이터프레임을 마치 '녹이는' 것처럼 재구성한다. 기존의 열(columns) 이름을 값(values)으로 내려 각각의 행(index)에 열 이름과 각각 해당하는 값을 나열해서 보여준다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'id': ['201','873','385','505'], 'type':['A','B','C','D'], 'count':[8,8,6,2] }) print(df) idtypecount 0 201 A 8 1 873 B 8 2 385 C 6 3 505 D 2 위 데이터프레임에서 type 컬럼은 A,B,C,D 라는 4가지 값을 가지고 있다. melt(..

df.ffill() reference: pandas.DataFrame.ffill(pandas.pydata.org) Python pandas - 결측값 채우기 ... Python | Pandas dataframe.ffill() Pandas DataFrame ffill() Method 머신러닝 모델은 결측치가 존재하는 데이터프레임을 받아들이지 못한다. 따라서 데이터 전처리 과정에서는 반드시 NaN 값을 체크하고 해당 결측치를 특정 값으로 대체하거나 해당 결측치가 포함된 열 혹은 행을 제거해야 한다. 그러나 열 혹은 행을 제거한다면 중요한 데이터 소스를 잃어버리게 된다. 이를 감수할 만큼 해당 데이터 열 혹은 행이 유의미하지 않다면 무관하나 유의미하다면 제거하기보다 새로운 값으로 대체하는 것이 좋겠다. 결측치..

Step 0. XHR 이란 XHR은 XMLHttpRequest의 약자로, Ajax처럼 페이지 리로드 없이 서버의 데이터를 불러올 수 있는 통신 방식이다. 브라우저 상에서 제공하는 객체 형태의 API라고 이해하면 좀 더 와닿겠다. 그래서 이 XHR은 기본적으로 브라우저가 웹서버와 통신하기 위한 수단이지만, 우리가 직접 사용해 웹 서버에서 직접 원하는 데이터를 호출할 수도 있다. 방식은 크게 2가지로, POST와 GET 방식이 있다. 여기서 두 케이스를 모두 경험해보기 위해 코스피 정보는 krx정보데이터시스템에서, 달러 정보는 yahoofinance에서 긁어보도록 하겠다. 참고로 이렇게 사이트마다 데이터를 호출하는 방식이 다르기 때문에 데이터를 수집하고자 한다면 어떤 형태로 서버와 통신하는지 사전에 확인해야..

firestore를 사용하기 위해 먼저 구글 클라우드 플랫폼의 IAM 관리자에서 서비스 계정을 하나 만들어준다(이미 있으면 pass) 서비스계정을 만들면 자동으로 인증키 json 파일이 다운로드 된다. 해당 파일을 가지고 나의 firebase_admin을 초기화해주면 설정 완료. 설정(키 인식)이 끝났다면, 데이터를 넣어본다. 만약 doc_ref 변수로 지정한 collection과 document가 없다면 알아서 생성된다. *데이터 구조: 컬렉션 > 문서 > 필드 > 데이터 기존에 가지고 있던 collection, document가 있다면, 해당 경로에 데이터가 추가된다 문서 아래에는 하위 컬랙션을 추가할 수도 있다. 해당 컬랙션에는 message 정보를 담아보자 만약, 데이터프레임 형태의 데이터를 가지..

도커 컨테이너 전체 삭제 $docker container rm -f $(docker ps -aq) 도커 이미지 전체 삭제 $docker image rm -f $(docker images -q)

sklearn.metrics.confusion_matrix reference : sklearn.metrics.confusion_matrix, scikit-learn.org 분류 성능평가, 데이터사이언스스쿨 Document sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) 사용 예시 from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] confusion_matrix(y_true, y_pred) array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, ..

설치 $brew install tmux 세션 시작 $tmux new -s session_name 실행중인 세션 리스트 $tmux list 실행중인 세션 연결 $tmux attach -t session_number (or session_name) 화면 분할(위/아래로) (ctrl + b) " 화면 분할(왼쪽/오른쪽으로) (ctrl + b) % 분할 화면간 이동 (ctrl + b) o 세션 유지하고 나가기 (ctrl + b) d

기존 git의 커밋을 유지한 채 원격 저장소 위치만 변경 git remote set-url –push origin new_repo_name 단, 이 때 새 저장소에 뭔가 커밋된 이력이 있으면 pull 해서 저장소와 맞춘 다음 push 하거나 강제로 덮어써야한다.(force option 사용) git push -f origin main