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sklearn 사이킷런 SVM모델 그래프 그리기 (margin, decision boundary) sklearn라이브러리에서 자주 쓰이는 모델로 머신러닝 입문자라면 누구나 한번쯤 돌려봤을 기초적인 코드입니다. 오늘은 SVM(서포트벡터머신)으로 margin, decision boundary를 포함하여 plot을 그려보는 예제 코드를 소개하려고 합니다. 이번에는 그저 그래프를 그리는 예제이기 때문에 따로 SVM의 개념과 margin이 크면 좋은 모델이다 하이퍼 파라미터 C는 어떤식으로 설정해야 된다던지 하는 내용은 담지 않겠습니다. csv 데이터 읽기 import pandas as pd x = pd.read_csv('2_X_1.csv') y = pd.read_csv('2_Y_1.csv') x= x.iloc[:,0:2].values y = y.values x= np.array(x) y= np.array(y.. 2022. 5. 16.
티스토리 블로그 방문자 수에 대한 고찰 (구글 유입, 다음 저품질) 항상 블로그 글을 쓰면서 한번도 반말 어투로 작성한적이 없지만 블로그 글 만큼은 혼자 주저리 떠드는 거라 반말로 작성해보려고 한다. 방문자가 없어도 너무 없다 티스토리 처음 방대한 꿈을 가지고 시작한 티스토리 당연히 돈 다들 비슷한 생각으로 티스토리 블로그를 개설 할 것이라고 생각하는데 물론 본인 생각을 적는 일기장의 개념도 있지만 정보성글 등을 작성하여 애드센스 수익을 얻으려고 시작하는 블로그가 대부분일 것이다. 처음 글 3개를 올렸을때 일주일이 지나도 방문자가 1명도 되지않은 그때 글쏨씨가 없어서 그런건가? 어떤 누군가는 글3개에 100명도 들어오는 사람도 있던데 재능이 없는건가 하는 생각이 매일같이 들었고 솔직히 지금도 든다. 글이 부족해서인가? 최적화가 안되서? 근데 이미 4개월이 지났고 물론 글.. 2022. 5. 12.
(ETL) TALEND OPEN STUDIO를 설치해보자. 안녕하세요 이번에는 ETL 그중에서도 TALEND OPEN STUDIO에 대해 소개해 드리려고 합니다 툴을 설치하고 다음 포스팅에는 DB데이터를 엑셀로 출력하는 과정을 소개하려고 합니다. 먼저 ETL과 TALEND가 생소하신 분들이 좀 계실텐데 TALEND는 시리즈 느낌으로 계속 포스팅 해볼테니 같이 공부하면 좋겠네요. ETL ETL은 조직에서 여러 시스템의 데이터를 단일 데이터베이스, 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 결합하기 위해 일반적으로 허용되는 방법이라고 구글 클라우드는 소개하고있네요. 그냥 간단하게 말해서 데이터를 추출 하고 그 데이터를 가공하고 다른 곳에 이관하는 시스템등을 얘기한다고 저는 이해했습니다. 여러 ETL 플랫폼중 저는 TALEND를 사용하였고 아마 다른 ET.. 2022. 5. 12.
은행 입출금 거래내역 엑셀 출력하기 1분컷 (카카오뱅크,케이뱅크) 안녕하세요 이번에 급하게 1~2년치 계좌 입출금 거래내역이 필요해 출력하게됬는데요 다들 이런 경험 많으실 거에요 입출금 거래내역을 한꺼번에 엑셀로 보고싶거나 어디 증명서를 제출해야 할 경우 이경우등을 두개로 나뉘어 소개해드릴려고합니다. 1분만 투자하시면 엑셀로 정리가 가능하니 편하겠죠? 카카오뱅크 입출금내역 엑셀로 받기 카카오뱅크 앱으로 들어가서 본인계좌의 관리 탭에 들어가줍니다. 빨간색 친부분만 누르시면 됩니다. 첫화면에서 계좌 클릭 두번째화면에서 거래내역을 뽑으실 통장 클릭 클릭후 관리 클릭하시면 됩니다. 관리를 클릭하시면 해당창이 뜨는데 여기서 거래내역을 클릭하신후 입출금내역을 엑셀로 받으실 이메일 주소를 적고 기간을 설정해주시면 무료로 쉽게 엑셀로 나의 입출금 거래내역을 받아보실 수 있습니다. 사.. 2022. 5. 11.
파이썬 머신러닝 Ensemble voting 기법 예제(KNeigborsClassifier,DecisionTree,KFold,SVM) 이번에는 여러 분류 모델들을 결합하여 사용하는 앙상블기법 그중 하나인 voting 방법에대해 예제로 간단히 설명 드리려고 합니다. 앙상블에 쓰인 모델들은 SVM,Kneighbors , decisiontree, Kfold의 모델을 사용하였고 역시나 사이킷런 라이브러리를 이용 하였습니다. 데이터 불러오기 def load_data(filename): # 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("training_data.csv") X = df.loc[:, ["GR", "ILD_log10", "DeltaPHI", "PHIND", "NM_M", "RELPOS"]].values y = df.loc[:, "Facies"].values return X, y 역시나 데이터는 이번에도 Facies classifica.. 2022. 5. 11.
파이썬 keras layers LSTM 간단한 예제 이번에는 tensorflow keras model 라이브러리를 사용하여 특정 LSTM을 들고와 간단한 모델을 구성해 보겠습니다. 이론은 다른 블로그에서 정리를 아주 잘해두셔서 생략하겠습니다. pandas라이브러리로 csv파일을 불러와 데이터로 사용 하였습니다. 거두절미하고 예제 보시죠 데이터 로드 import pandas as pd def load_data(filename, label=True): # 필요에 따라 레이블을 사용할수도 안할수도 있음 df = pd.read_csv(filename) X = df.loc[:, ["GR", "ILD_log10", "DeltaPHI", "PHIND", "NM_M", "RELPOS"]].values if label: y = df.loc[:, "Facies"].valu.. 2022. 5. 11.
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