bestone888 님의 블로그

딥러닝_문법정리In [ ]:# 회귀from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropoutfrom tnesorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint# 모델 선언model = Sequential([Input(shape = (nfeatures, )), Dense(x1, activation = 'relu'), Dropout(0.2), Dense(x2, activation ='relu'), D..

from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state = 1)In [ ]:# Linear Regressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()# 회귀계수model.coef_model.intercept_In [ ]:# KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressormodel = KNe..

lambda, filter, reduce 함수1. lambda [매개변수] : (표현식)In [4]:# lambda 이용한 덧셈add = lambda x, y : x + yadd(100,200)Out[4]:3001-1. key 매개변수로 사용되는 lambda1. sorted()에서 key 매개변수In [7]:# 단어 길이 순서대로 정렬words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']sorted_words = sorted(words, key = lambda word : len(word))sorted_wordsOut[7]:['date', 'apple', 'banana', 'cherry']In [8]:# 사전의 특정 키 값을 기준으로 정렬people = [ {'name':..

데이터 분석 문법 정리In [ ]:import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport scipy.stats as spstimport random as rdfrom statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic단변량 분석_숫자형In [ ]:# 데이터프레임의 전체 변수 기초통계량 조회df.describe(include = 'all')# 히스토그램# bins = 구간 개수, 설정 안하면 autoplt.hist(df[column], bins = ?, edgcolor = 'color')sns.histplot(x = ?, data = df, bins = ?)# ..

데이터 다듬기 문법 정리In [ ]:# 열을 인덱스로 설정df.set_index('column', inplace = True)# 인덱스의 이름 제거df.index.name = None# 인덱스를 열로 되돌리기df.reset_index(drop = True, inplace = True)# 열 이름 변경df.rename(columns ={'original': 'changed'})In [ ]:# 인덱스 확인df.index# 열 확인df.columns# 값 확인df.values# 고윳값 확인df['column'].unique()# 고윳값 개수 확인df['column'].value_counts()df['column'].value_counts(normalize = True)In [ ]:# 열 정렬df.sort_va..