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for 순환문 : 텍스트 + 숫자에서 숫자부분만 순환시키기(subplot) 위에 같은 명령문을 보면 순환문으로 만들고 싶다는 생각이 되게 많이 든다. 다른건 쉬운데 저 df_merge['S1'], df_merge['S2']... 부분이 어렵다. 딱 저 부분의 숫자만 순환문으로 쓰고 싶은데 어떻게 못하나? 참고로 위에 작성한것처럼 VBA같이 작성 하면 에러가 나온다. 정답은 str을 이용하면 된다. 2022. 10. 30.
페캠 데이터실습.Ch1 : 센서데이터 이상진단및예측 / subplot for순환문.iloc for 순환문 이용해서 subplot 그래프 생성하고, 모든 그래프에 경계선 넣기 2022. 10. 30.
주피터 노트북 : 마크다운 보고서 목차만들기 https://yrohh.tistory.com/401 주피터 노트북 Nbextensions로 목차 정리 출처 : jenna.log 주피터 스크립트를 작성하면서 자동으로 목차와 앵커 만들 수 있는데, 방법은 매우 간단하다. 스크립트 창에 아래 코드를 그대로 입력해주면, 해당 기능을 구현해주는 Nbextension yrohh.tistory.com *페캠 강의내용이라 블러처리 2022. 10. 30.
VBA매크로 : 엑셀 필터 Criteria1에 배열array 집어넣기 https://www.exceldemy.com/excel-vba-filter-multiple-criteria-array/ Excel VBA: How to Filter with Multiple Criteria in Array (7 Ways) This article will describe 7 different ways to filter with multiple criteria as an array using Excel VBA quickly and effectively. www.exceldemy.com 2022. 10. 24.
sklearn : 분류분석모델링 - 펭귄 종 맞추기 vs 성별 맞추기 이전 글이 분류분석모델링 4가지로 펭귄 종 맞추기를 했는데 정확도가 상당히 높았다. 성별 맞추기로 하면 정확도가 좀 떨어진다. 왜 그럴까?? 추측을 해보면, seaborn으로 pairplot을 그리고 species를 기준으로 나눠보면 겹치는 부분이 거의없다. 어떤 변수를 기준으로하든 '구분'이 가능한데 sex를 기준으로 나눠보면 어느정도 구분이 가능하긴하나 겹치는 부분이 많다. 그래서 컴퓨터가 헷갈려하는 것 같다 (추측입니다) 2022. 10. 19.
sklearn : 분류분석모델링(Logistic Regreesion, K-Neighbors, Decision Tree, SVC) 머신러닝 분류분석모델링을 배워봤는데 방식들이 비슷해서 배우기가 쉽다. 데이터분석처럼 문법이 여러가지인것도 아니라 머신러닝이 더 쉬운것 같다. 분류분석모델링의 프로세스 1. 표준화 or 정규화로 스케일링 2. 데이터를 학습용(train) / 실험용(test)으로 나눈다 3. 컴퓨터한테 어떤 펭귄의 '종'과 부리길이, 두께, 몸무게같은 변수를 던져준다. 4. 컴퓨터가 연관관계를 학습 5. 반대로 부리길이, 부리두께 같은 변수를 던지면 컴퓨터가 학습한 정보를 토대로 맞춘다. ex) 이 펭귄은 아델리다. 6. test용 데이터를 몇개 던져줘서 몇% 맞췄는지 확인 sklearn에서 제공하는 penguins 데이터로 해봤는데 99%정도 맞추고 무당수준인데 seaborn으로 그래프를 그려보면 감이온다. 결측치 제거 .. 2022. 10. 19.

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