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..

hue는 꼭 해줘야 한다. 안하면 통자로 나온다. 그리고 안에 컬러를 채우지 않았더니 이렇게 뭔가 핏줄처럼 나왔다. import random #hexadecimal 형식으로 랜덤 색 선택 def rand_color(): return "#" + "".join([random.choice('0123456789ABCDEF') for _ in range(6)]) plt.figure(figsize=(15,5)) sns.kdeplot(data=df, x=df['Ladder score'],hue='Regional indicator') plt.title("지역별 행복지수 분포") plt.axvline(df['Ladder score'].mean(), c='black', ls='--') import random #hexad..

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..