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EDA

5회 차 | 3/29 화 5회 차! 지난주 금요일에 각자 선정한 머신러닝 프로젝트 주제의 진행상황(EDA, 데이터 핸들링, 시각화, 기술통계, 모델링)을 리뷰했다. 금요일은 전체 모임에서 10분씩 최종 리뷰! 기존에 골랐던 주식 종료 가격 예측은 대회가 마감되어 이곳저곳 코드 리뷰한 곳들을 뒤져도, 모델링에 필요한 데이터셋(stock_list.csv : 종목 번호 데이터, sample_submission.csv)을 구할 수가 없기에 부득이하게도 기존에 캐글 예제로 골랐던 보스턴 집값 예측으로 변경했다. 내가 일하고 싶은 분야도 자산운용의 로보어드바이저 부문이기 때문에, 나중에 꼭 주식 가격 예측을 구현해 볼 예정이다! https://dacon.io/competitions/official/235857/overview/descrip.. 더보기

4회 차 | 3/25 금 4회 차! 화요일에 이어 조별로 머신러닝 수행평가 리뷰를 진행했다~ 인원이 단출해서 진행 시간이 알맞고 자세한 피드백을 받을 수 있지만, 적은 인원과 각자 실력 편차가 클 경우 리뷰가 편협할 수 있다는 것이 단점.. 이번 주는 멀티캠퍼스 수행평가용으로 제공된 MovieLens 데이터 세트의 문제를 풀고 아래와 같이 공부했다. 1. 수행평가 문제들 모두 하나씩 관련된 내용으로 시각화 하기 : scatter, histogram, heatmap, boxplot 만들었다. → 도수분포표(계급, 도수 + 계급값, 상대도수, 누적 상대도수) 만들어보자! 2. 10개 이상의 데이터 핸들링해보기 : 문제만 풀었다. → 상관관계가 있을 법하거나 궁금한 것들에 대해 더 핸들링 하자! ex) 평균 평점이 가장 높은 영화 장.. 더보기

3회 차 | 3/22 화 벌써 3회 차~ 지난주에 진행한 타이타닉 예제가 가물가물하다.. 오늘은 조 편성, 조정된 커리큘럼 안내, 각 조별 코테 리뷰로 진행! 파일럿 진행 후 레벨에 따라 인원을 나눠 3개의 조로 운영하려 했으나, 각자의 실력 편차가 크고 스터디의 효율성이 떨어져 운영진과 상의 후 커리큘럼을 아래와 같이 조정했다. 11명의 인원이 모두 리뷰를 진행하기에는 시간이 빠듯해서 사다리 타기로 인원(4/4/3)을 나눴다. 각 조의 조장은 인후님, 창현님, 희경님! 주에 하나씩 진행하기로 했던 캐글 예제 대신 멀티캠퍼스 수업 내용과 맞추어, 수행평가용으로 제공된 MovieLens와 기온분석 데이터 세트로 아래와 같이 공부한다. 1. 수행평가 문제들 모두 하나씩 관련된 내용으로 시각화 하기 2. 10개 이상의 데이터 핸들링해.. 더보기

3/21 월 월요일! 오늘은 Pandas의 DataFrame(DataFrame 연결 · 결합, Mapping, Grouping)을 마무리 짓고, 내일부터 데이터의 시각화에 대해 배운다. 1. DataFrame 연결 : pd.concat(). default는 행 방향으로 연결. 컬럼 명이 같은 것들이 서로 결합됨 import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':['a0', 'a1', 'a2', 'a3'], 'b':[1, 2, 3, 4], 'c':['c0', 'c1', 'c2', 'c3']}, index=[0, 1, 2, 3]) display(df1) df2 = pd.DataFrame({'b':[5, 6, 7, 8], 'c':['c0', 'c1', 'c2'.. 더보기

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