오늘은 배웟던 것을 토대로 클론코딩을 해보기로 했다. 100% 클론코딩은 아니고 한 80% 정도! https://www.kaggle.com/code/ekrembayar/store-sales-ts-forecasting-a-comprehensive-guide Store Sales TS Forecasting - A Comprehensive Guide Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Store Sales - Time Series Forecasting www.kaggle.com 이분이 이 주제에 대해서 따봉이 제일 많아서 이분 것을 들어가서 진행했다. 데이터는 에콰도르 것인데, 상품판매 분석이다. 데이터는 ..

fdr.StockListing? 이렇게 메서드에 ?를 치면 인자값 같은 것이 나온다. https://jhy156456.tistory.com/entry/python-shift-pctchange-diff-rolling-resample [python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample() [python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample() shift() 인덱스에 연결된 데이터를 일정 간격으로 이동시키는 함수. default => period = 1, axis=0(row) axis=1을 하면 데이터가 오른쪽으로 이동하게 된다. mmm jhy156456.tistory.com 여러가지 계산법들이 ..

LogisticRegression(solver='liblinear') 이건 뭔지 모르겠는데..? from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42) stratify를 쓰면 학습데이터와 트레이닝, 테스트의 분포가 원래 데이터와 동일하도록 학습시키는 것. 뭔가 치우친 데이터에 적용할 때 특히 유용하다. 임의로 20% 뽑았을 때 잘 안나올 수도 있으니까 이것을 사용한다. 과적합 : 트레이닝 데이터가 테스트에 비해 학습이 잘되긴 하는데, 새로운 값이 들어오면 잘 안맞는 경우가 있음. 앙상블..

https://www.kaggle.com/datasets/kumarajarshi/life-expectancy-who?resource=download Life Expectancy (WHO) Statistical Analysis on factors influencing Life Expectancy www.kaggle.com 오늘은 기대수명에 대한 조사를 한다. 여기에 컬럼이 나와있고, 판다스에서 columns를 조회해도 된다. Key questions가 있는데 이것을 번역해보니까 이렇게 나온다. # 선택하여 열 이름 변경하기 # 전체는 df.coulumns = ['col1','col2'...] df.rename(columns={'Life expectancy ':'Life expectancy'}, inplac..

오늘은 이런걸 그렸다. 소벨 필터링의 엣지부분에 색칠하는 것. import numpy as np from scipy.signal import correlate2d import matplotlib.pyplot as plt white_patch = 255 * np.ones(shape=(10, 10)) black_patch = 0 * np.ones(shape=(10, 10)) img1 = np.hstack([white_patch, black_patch]) img2 = np.hstack([black_patch, white_patch]) img3 = np.vstack([img1, img2]) img = np.tile(img3, reps=[2, 2]) fig, ax = plt.subplots(ncols=3, fig..

from . 양정은 강사님 프로젝트 과제임. 소벨 필터링 ? 이미지 처리나 컴퓨터 비전에서 사용되는 엣지 감지 알고리즘. 일반적으로 가장자리에 해당하는 이미지의 높은 공간 주파수 영역을 강조하는 방법을 제공한다. white_patch = 255*np.ones(shape=(10, 10)) # 10,10 짜리 흰색패치 black_patch = 0*np.ones(shape=(10, 10)) # 10,10 짜리 검정패치 print(white_patch) img1 = np.hstack([white_patch, black_patch]) img2 = np.hstack([black_patch, white_patch]) img = np.vstack([img1, img2]) fig, ax = plt.subplots(fig..