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파이썬 선형회귀 소스코드 메모
Code Snippets 2021. 4. 30. 12:39
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'name': [...], 'gf': [...], 'ga': [...], 'points': [...] }) from sklearn import linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split # 학습 데이터와 테스트 데이터를 나눠주는 모듈 from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 모델을 평가해주는 모듈 df_x = df[["gf", "ga"]] df_y = df[["points"]] df_x, df_y train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_..
파이썬 판다스 소스코드 메모
Code Snippets 2021. 4. 29. 14:45
판다스가 좋다는 건 알겠지만, 표현이 너무 다양해서 좀처럼 익숙해지지가 않는다. 역시 실제 프로그램을 만들어봐야 된다. data = pd.Series(np.random.randint(10, size=5), index=list("ABCDE")) data.index, data.values data["B"], data.B data["C"] = 20 data * 10 data[["B", "E"]] data[2::2] data[::-1] data2 = pd.Series({"D":3, "E":5, "F":7}) data, data2 result = data + data2 result[result.isnull()] = data result[result.isnull()] = data2 # 데이터프레임 만들기 > 딕셔너..
파이썬 넘파이 행렬 생성 관련 함수 정리
Code Snippets 2021. 4. 28. 15:27
A = np.array([[11,12,13],[21,22,23]]) # 2차원 행렬 생성 A.T # 전치행렬 mat = np.zeors([3,1]) # 0-행렬 mat = np.ones([3.1]) # 1-행렬 np.diag([1,2,3]) # 대각행렬 # 항등행렬 np.identity(3) np.eye(4) x + y # 행렬 합 x - y # 행렬 차 x - 10 # 브로드캐스팅 x.T @ y # 내적
공분산, 상관계수, 결정계수 특징 정리와 파이썬 코드
Programming/Extractions 2021. 4. 28. 12:36
공분산은 2개 확률변수의 상관 정도를 나타내는데, 평균 편차의 곱으로 구할 수 있다. 수식은 대충 아래와 같다. 계산 결과 두 변수의 covariance가 0보다 크면 x와 y가 비례 관계, 0보다 작으면 반비례 관계이다. 0이면 변수 간 아무 선형관계가 없어 서로 독립 관계라고 할 수 있다. 공분산의 문제는 단위에 영향을 받는다는 것. 예를 들어, 어떤 시험의 만점이 10점인 경우에는 작게, 100점인 경우에는 큰 결과값이 나타난다. 이것 때문에 상관계수(correlation coefficient)가 있다. 상관계수는 공분산을 두 분산의 곱의 제곱근으로 나누어 구할 수 있다. 상관계수의 절대값은 1을 넘지 못하고, 두 변수가 독립이면 상관계수는 0이다. 선형적 관계에서 상관계수는 1~-1의 범위 내에서..
파이썬 매직 함수(Magin Method)
카테고리 없음 2021. 4. 28. 12:17
파이썬에서 사용하는 매직함수 메모. __eq__ : == __ne__ : != __it__ :
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