분류 전체보기29 [machine learning] 모델 평가 1. 변수 중요도 모델이 트리기반일때 변수중요도 확인방법 - DecisionTree # 변수 중요도 plot def plot_feature_importance(importance, names, topn = 'all'): feature_importance = np.array(importance) feature_names = np.array(names) data={'feature_names':feature_names,'feature_importance':feature_importance} fi_temp = pd.DataFrame(data) fi_temp.sort_values(by=['feature_importance'], ascending=False,inplace=True) fi_temp.reset_inde.. 2023. 3. 10. [python] 파이썬 팁 글씨 선명하게 출력 %config InlineBackend.figure_format='retina' 경고제거 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 데이터프레임 모든 열 보기 # 모든 열 보기 pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 행 보기 pd.set_option('display_max_rows',None) plt 한글이 깨질때 !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf # 런타임 다시시작 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='NanumBar.. 2023. 3. 7. [딥러닝] 딥러닝 기초 코드 tensorflow.Keras 를 이용한 딥러닝 Linear Regression (선형 회귀) # import import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # 와 y 데이터 생성 x = np.array(range(20)) y = x * 2 - 1 # x와 y의 shape을 확인해서 노드 정하기 x.shape, y.shape # 1번 청소 keras.backend.clear_session() # 2번 모델 발판 선언 model = keras.models.Sequential() # 3번 모델 레이어 쌓기 model.add( keras.layers.Input(shape=(1,)) ) model.add( keras.layers... 2023. 2. 28. [Web Crawling] 3. 정적페이지,html import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup 1.웹페이지 분석: URL query = '삼성전자' url = f'https://search.naver.com/search.naver?query={query}' 2. request > reponse(html) response = requests.get(url) 3. str > bs object dom = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 4. bs object > css-selector > str elements = dom.select('#nx_right_related_keywords > div > div.related_srch > ul > .. 2023. 2. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
