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import scipy.stats as statsfrom scipy.stats import shapiroimport pandas as pdimport numpy as np  일단 3유형에서 필요한건 정규성 검정을 위해 shapiro를 불러오자# 1. 가설설정# H0 : mpg 열의 평균이 20과 같다.# H1 : mpg 열의 평균이 20과 같지 않다. # 2. 유의수준 확인 : 유의수준 5%로 확인 # 3. 정규성 검정# H0(귀무가설) : 정규분포를 따른다.# H1(대립가설) : 정규분포를 따르지 않는다.statistic, pvalue = stats.shapiro(df['mpg'])print(round(statistic,4), round(pvalue,4))result = stats.shapiro(df[..

모델링 및 성능평가1. 분류 : RandomForestClassifierAccuracyauc : roc 커브 아래쪽 면적을 뜻함, 1에 가까울수록 성능이 좋음f1 : 클수록 성능이 좋음from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, roc_auc_score, recall_score, precision_score # (실제값, 예측값)# 다중분류일 경우 f1 = f1_score(y_val, y_pred, average = 'macro') auc = roc_auc_score(y_val, y_pred)acc = accuracy_score(y_val, y_pred) f1 = f1_score(y_val, y_pred)   2. 회귀 : RandomForestRegr..

대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요.2회는 결측치도 없는데 오류가 난 거임..왜 났나 싶어서 확인해보니까대표사진 삭제오른쪽 정렬오른쪽 정렬왼쪽 정렬왼쪽 정렬가운데 정렬가운데 정렬 사진 편집 작게작게문서 너비문서 너비옆트임옆트임 삭제삭제사진 설명을 입력하세요.2회는 train 데이터만 제공하지 않고 y_train을 따로 제공해서 drop으로 ID를 안 떨궜음그래서 칼럼이 두개라서 오류가 계속 났던거..y_train=y_train.drop(columns=['ID'])  이거 해주고 나니까 뒤에는 문제없이 잘 풀렸다 드디어 기출 1,2유형 끝!!! 3유형 남았다 ㅠㅠ

대표사진 삭제 사진 설명을 입력하세요.다 잘 해놓고 마지막에서 오류가 났다, 에러를 보니 1차원이 아니란다 그래서 뭔가 싶어서 찾아봄 2특정 클래스로 분류될 확률을 구할 경우 (predict_proba)를 사용하는데y_result_prob = model.predict_proba(x_test) 여기까진 맞음음  근데 여기서 prob를 좀 더 이해할 필요가 있다 다른 예제를 들면 사진 삭제사진 설명을 입력하세요.result_prob = pd.DataFrame({ 'result': y_result, 'prob_0': y_result_prob[:,0], 'prob_1': y_result_prob[:,1], 'prob_2': y_result_prob[:,2] }) y_result_pro..

x_train=train.drop(columns=['Segmentation'])x_test=testy_train=train['Segmentation']print(x_train.shape)print(x_test.shape)print(y_train.shape)  print(x_train.info())print(x_test.info())print(y_train.info()) 대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요.결측치가 엄청 많다 드디어 나왔구나 결측치 있는 데이터가!print(x_train.describe())print(y_train.describe())print(x_test.describe()) 대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요.이상치값 있는지 확인해봤으나 없었음 print(x_train.isnull()...