KT AICE Associate 특강 3일차 - 데이터 분석, 전처리부터 딥러닝 과정까지.

모델링 프로세스. 데이터 가져오기 데이터 분석 X , y 나누기 머신러닝 모델링 딥러닝 모델링 딥러닝 성능 평가 sns.load_dataset('iris') 아이리스를 가져옴. 근데 원래 seaborn에서 가져왔었나?? 아닌 것 같은데. 아무튼 편리하다. dir(iris) 이거 하면 iris라는 변수에서 쓸 수 있는 메서드를 볼 수 있다. (iris['species'].value_counts()).plot(kind='bar') 겁나 신기하네. seaborn으로 불러와서 이렇게 value_counts()를 하는 것만으로도 불러와진다. 대신 iris의 value_counts는 괄호 없어도 됨. 레이블 인코딩 단계. le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) le.class..

2023.07.12