파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 -최적화(1)
3부 최적화 6장 물류의 최적경로를 컨설팅하는 테크닉 10 분석 목표 : 물류의 기초가 되는 '운송 최적화'를 검토하고 기초적인 테크닉 배우기 전제조건 각 창고와 공장 구간의 운송 비용은 과거 데이터에서 정략적으로 계산돼 있음 집계 기간은 2019년 1월 1일 ~ 20...
3부 최적화 6장 물류의 최적경로를 컨설팅하는 테크닉 10 분석 목표 : 물류의 기초가 되는 '운송 최적화'를 검토하고 기초적인 테크닉 배우기 전제조건 각 창고와 공장 구간의 운송 비용은 과거 데이터에서 정략적으로 계산돼 있음 집계 기간은 2019년 1월 1일 ~ 20...
k fold cross validation으로 하이퍼 파라미터 찾기 ※ Train set / Test set - Test set을 통해 모델의 성능을 검증하고, 하이퍼 파라미터를 설정하게 되면 구축된 모델이 test set에 overfitting 될 수 있다. 일반적으...
목표 : 정규화 모델 구축 1. 데이터 전처리 Ridge, Lasso, Elasticnet regression 구축 (hyperparameter 탐색) 예측 결과 평가 및 변수 중요도 해석 1. 모듈 불러오기 from IPython.display import displ...
6월 19일 빅데이터 분석기사 실기 시험에 앞서 예시 문제가 올라와있다. 총 단답형 10문제 30점, 작업형 제1 유형 3개 30점, 작업형 제2 유형 1개 40점으로 총 100점 만점, 180분간 시험을 보게 된다. 위의 문제는 단답형 예시문제이다. 유형 당 1문제씩...
2부 머신러닝 5장 회원 탈퇴를 예측하는 테크닉 10 분석 목표 : 의사결정 트리를 통해 탈퇴를 예측하는 흐름 배우기 전제조건 No. 파일 이름 개요 1 use_log.csv 스포츠 센터의 이용 이력 데이터. 기간은 2018년 4월 ~ 2019년 3월 2 custome...
2부 머신러닝 4장 고객의 행동을 예측하는 테크닉 10 분석 목표 : 앞에서 사전 분석한 스포츠 센터 회원의 행동 정보를 이용해서 머신러닝으로 예측한다. 전제조건 No. 파일 이름 개요 1 use_log.csv 스포츠 센터의 이용 이력 데이터. 기간은 2018년 4월 ...
Linear Regression(선형 회귀) 실습 1. 모듈 불러오기 2. 데이터 불러오기 - 357명의 정상 환자, 212명의 유방암 환자가 존재 - X 변수 및 Y 변수 확인 - breast_cancer.target ( 0 - 유방암, 1 - 정상) ★ 작업 편의 ...
Linear Regression(선형 회귀) 실습 1. 모듈 불러오기 load_boston : 패키지에서 제공하는 공공데이터로 1978년 보스턴 주택 가격에 대한 데이터이다. 데이터 구조 : 관측치 개수 : 506개 변수 개수 : 설명변수 : 13개 / 반응변수 : 1...
