์ฑ„๋„ํ†ก ์•„์ด์ฝ˜

ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ถ€ํ„ฐ ์Œ“์•„๊ฐ€๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ฒ˜์Œ ์ ‘ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ๊ณต๋ถ€ ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ๊ณผ ๊ธฐ์ดˆ ๊ฐœ๋…์„ ํ™•์‹คํžˆ ์žก์•„๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

์ดˆ๊ธ‰์ž๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ค€๋น„ํ•œ
[๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ยท ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹] ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฐ ๊ฑธ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”

  • Pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ๊ฐ€๊ณต

  • Matplotlib๊ณผ Seaborn ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”

  • ์‚ฌ์ดํ‚ท๋Ÿฐ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต

  • Kaggle ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์‹ค์ „ ์—ฐ์Šต

โ€œ๊ฑฐ์น ์ง€๋งŒ ์œ ์ตํ•œโ€ ๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ๊ณผ ํ•จ๊ป˜,
๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์Œ“์•„๊ฐ€๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๐Ÿ“–

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ฒซ๊ฑธ์Œ ์ œ๋Œ€๋กœ ๋–ผ๊ณ  ์‹ถ๋‹ค๋ฉด?

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ์•Œ์•„์•ผ ํ• 
๊ธฐ์ดˆ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๋ฐ
์‹ค์ œ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์— ๋Œ€ํ•ด ๋ฐฐ์›Œ๋ณด์„ธ์š”!
#Pandas #Matplotlib #Seaborn

์•—, ํ˜น์‹œ ๋‚ด ์–˜๊ธฐ ์•„๋‹Œ๊ฐ€์š”? 

์š”์ฆ˜ ์ธ๊ธฐ์žˆ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด 
์ข‹๋‹ค๋Š” ๊ฑด ์•Œ๊ฒ ๋Š”๋ฐ, 
์–ด๋””์„œ๋ถ€ํ„ฐ ์‹œ์ž‘ํ• ์ง€ ๋„ˆ๋ฌด ๋ง‰๋ง‰ํ•ด์š”.

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ด๋ฏธ ๋ฐฐ์› ๊ณ  
์ ์šฉํ•˜๊ณ  ์žˆ๊ธฐ๋Š” ํ•œ๋ฐ, 
๋‚ด๊ฐ€ ์ œ๋Œ€๋กœ ์•„๋Š” ๊ฒŒ ๋งž๋Š”์ง€ ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์–ด์š”.


๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ์™œ ์ค‘์š”ํ• ๊นŒ์š”?

๋‚ ์ด ๊ฐˆ์ˆ˜๋ก ์ค‘์š”์„ฑ์ด ์ปค์ ธ๊ฐ€๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹! 
๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ž€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ†ต๊ณ„์  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ํ•™์Šตํ•˜๋„๋ก ์ปดํ“จํ„ฐ๋ฅผ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋งํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 
๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์™œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š”์ง€ ์•Œ๊ณ  ๊ณ„์‹ ๊ฐ€์š”?

์ „ํ†ต์ ์ธ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ†ตํ•ด ์„œ๋น„์Šค ๋‚ด ์ŠคํŒธ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ์˜ˆ๋กœ ๋“ค๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 
์ด ๊ฒฝ์šฐ, ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ์ŠคํŒธ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ฒŒ ๋˜์ฃ .

  1. ์ŠคํŒธ์— ์ฃผ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐ€๋Š” '์‹ ์šฉ์นด๋“œ', '๋ฌด๋ฃŒ', '๊ด‘๊ณ ', '๋Œ€์ถœ' ๊ฐ™์€ ๋‹จ์–ด, ๊ตฌ์ ˆ์ด ์žˆ๋Š” ๋ฌธ์žฅ ํŒจํ„ด์„ ๊ฐ์ง€ํ•œ๋‹ค.
  2. ๋ฌธ์žฅ ํŒจํ„ด ๊ฐ์ง€๋ฅผ ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๋งŒ๋“ค์–ด์„œ ๋ฉ”์ผ ์ŠคํŒธ์„ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ฒŒ ํ•œ๋‹ค.
  3. ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฐ ํ‰๊ฐ€๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•œ๋‹ค.

์œ„ ๋ฐฉ์‹์€ ๊ฐ„๋‹จํ•ด ๋ณด์ด์ง€๋งŒ, ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์ ์  ๋ณต์žกํ•ด์ง€๊ณ  ๊ทœ์น™์ด ๋งŽ์•„์ง€๋ฉด ์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜๊ฐ€ ํž˜๋“ค์–ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. 
๋ฐ˜๋ฉด ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋ฉด ์ŠคํŒธ์—์„œ ๋ฐœ์ƒ๋˜๋Š” ํŒจํ„ด์„ ์ž๋™์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•จ์œผ๋กœ์จ ์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜ ์šฉ์ด ๋ฐ ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ํ›จ์”ฌ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋†’์ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ทธ๋ž˜์„œ ์šฐ๋ฆฌ๋Š”
๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋ฐฐ์›Œ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค!


๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํ•™์Šต์ด 
์–ด๋ ต๊ฒŒ๋งŒ ๋А๊ปด์กŒ๋‹ค๋ฉด?

์š”์ฆ˜ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์ด ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์—๊ฒŒ ๋„๋ฆฌ ์•Œ๋ ค์ง€๊ณ  ๋งŽ์€ ์‚ฌ๋ž‘๊ณผ ์ธ๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋งŒํผ ์‹œ์ค‘์— ๊ด€๋ จ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์ •๋ง ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ๊ฑฐ์˜ ๋˜‘๊ฐ™์€ ํŒจํ„ด์œผ๋กœ ์ฃผ์ œ๋‚˜ ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋งŒ ๋”ฑ๋”ฑํ•˜๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ ์šฉ๋˜๊ณ , ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ์„ค๋ช…์ด ๋ถ€์กฑํ•œ ์ƒํ™ฉ์ด์ฃ .

๊ทธ๋ž˜์„œ ์ด ๊ฐ•์˜๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ•์˜๋“ค์ฒ˜๋Ÿผ ๋ฐ”๋กœ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์ด๋ผ๋Š” ์ฃผ์ œ๋กœ ๋“ค์–ด๊ฐ€์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๋Œ€์‹  ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์ž์œ ์ž์žฌ๋กœ ์ „์ฒ˜๋ฆฌํ•ด๋ณด๊ณ  ์‹œ๊ฐํ™”ํ•˜๋ฉด์„œ, ์‹ค์ œ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ•ด๋ณด๊ธฐ ์ „ ๊ผญ ํ•„์š”ํ•œ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์— ๋Œ€ํ•ด ๋ฐฐ์›Œ๋ณธ ๋‹ค์Œ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ๋ฐฐ์›Œ๋ณผ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ โ€˜์ œ๋Œ€๋กœโ€™ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก.

๐Ÿ’ก ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋ฐฉํ–ฅ ์„ค์ •์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๐Ÿ’ก ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐœ๋…์„ ํ™•์‹คํžˆ ์ตํž ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๐Ÿ’ก ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ด์™ธ์— ๋ถ„์„์— ํ•„์š”ํ•œ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ๊ธฐ๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ทธ๋™์•ˆ ์Œ“์•„์˜ฌ๋ฆฐ ๋…ธํ•˜์šฐ๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๋„์™€๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.
๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ํ•จ๊ป˜ ๋„์ „ํ•ด๋ณด์‹ค๊นŒ์š”?


์ด๋Ÿฐ ๋ถ„๋“ค ์ฃผ๋ชฉํ•˜์„ธ์š”!

ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์— 
๊ด€์‹ฌ์žˆ๋Š” ๋ถ„ 

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ณต๋ถ€๋ฅผ 
์ฒ˜์Œ ์‹œ์ž‘ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„ 

๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ, ๊ฐ€๊ณต์„ 
๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ถ„ 

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ด๋ก ์„ 
๋ณต์Šตํ•˜๊ณ  ์‹ถ์œผ์‹  ๋ถ„ 

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹์„ ํ™•์ธํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

  • ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด ํŒŒ์ด์ฌ(Python)์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ์ดˆ ๋ฌธ๋ฒ•์„ ์•Œ๊ณ  ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์–ด๋–ค ๋‚ด์šฉ์„ ๋ฐฐ์šฐ๋‚˜์š”?

์บ๊ธ€

Kaggle

ํŒ๋‹ค์Šค, ํŒฌ๋”์Šค

Pandas

๋งทํ”Œ๋กฏ๋ฆฝ, ๋งคํŠธํ”Œ๋กฏ, ๋งทํ”Œ๋กฏ, ๋งทํ”Œ๋กฏ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ, ๋งคํŠธํ”Œ๋กฏ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ

Matplotlib

์‚ฌ์ดํ‚ท๋Ÿฐ, ์‹ธ์ดํ‚ท๋Ÿฐ

Scikit-Learn


์ด ๊ฐ•์˜์˜
์žฅ์ ์„ ํ™•์ธํ•˜์„ธ์š”.

ํ•ต์‹ฌ๋งŒ ์ œ๋Œ€๋กœ!

์‹œ์ค‘์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋งŽ์€
๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜์™€ ๋‹ค๋ฅด๊ฒŒ,
๊ผญ ํ•„์š”ํ•œ ๋‚ด์šฉ๋งŒ
์š”์•ฝํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. 

์‹ค์Šต์œผ๋กœ ๋ ˆ๋ฒจ ์—…

์ด๋ก ์—๋งŒ ๊ทธ์น˜์ง€ ์•Š๊ณ  
์‚ฌ์ดํ‚ท๋Ÿฐ ๋นŒํŠธ์ธ ๋ฐ 
์บ๊ธ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ 
์‹ค์Šต์„ ์ œ๊ณตํ•ด๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. 

์ดˆ๋ณด์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹

ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ๋ฅผ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋Š” 
์ดˆ๋ณด์ž์˜ ๋ˆˆ๋†’์ด์— ๋งž์ถฐ 
์–ด๋ ต์ง€ ์•Š๊ฒŒ 
๊ฐœ๋…์„ ์ตํž ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 

๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๋„?

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐœ๋…๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ 
๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์— ํ•„์š”ํ•œ 
๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ํ™œ์šฉ์— 
๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ โ€˜์ œ๋Œ€๋กœโ€™ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก.

โœ… ์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋ฐฐ์šฐ๋ฉฐ ๊ฒช์€ ๊ณผ์ •์—์„œ ์ฒด๋“ํ•œ ๋…ธํ•˜์šฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํšจ๊ณผ์ ์ธ ๊ณต๋ถ€๋ฒ•์„ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

โœ… ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์— ๋Œ€ํ•œ ์ด๋ก  ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ—ท๊ฐˆ๋ ธ๋˜ ๊ฐœ๋…์„ ์ƒ๊ธฐ์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋„์™€๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

โœ… ๊ณต๋ถ€ํ•˜์‹œ๋‹ค๊ฐ€ ์–ด๋ ค์šด ๊ฒŒ ์žˆ์œผ์‹œ๋ฉด ์งˆ๋ฌธ์„ ์ž์œ ๋กญ๊ฒŒ ๋‚จ๊ฒจ์ฃผ์„ธ์š”. ๋‹ต๋ณ€์„ ํ†ตํ•ด ํ•ด๊ฒฐํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์Œ“์•„๊ฐ€๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹,
์ˆœ์„œ๋Œ€๋กœ ํ•™์Šตํ•ด๋ณด์„ธ์š”!

1์ฃผ์ฐจ: Colab ์„ค์ • ๋ฐ Pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๊ธฐ์ดˆ ์‹ค์Šต

  • Pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ ๋ฐ ์ €์žฅ
    • Series
    • DataFrame
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์„ ํƒ ๋ฐ ํ•„ํ„ฐ๋ง
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์‚ญ์ œ
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์ˆ˜์ •

2์ฃผ์ฐจ: pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๊ธฐ์ดˆ ์‹ค์Šต #2

  • Pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์„ ํƒ ๋ฐ ํ•„ํ„ฐ๋ง ๋ณต์Šต
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์‚ญ์ œ ๋ณต์Šต
    • DataFrame ํ–‰, ์—ด ์ˆ˜์ • ๋ณต์Šต
    • DataFrame ๊ทธ๋ฃน ์ƒ์„ฑ
    • ์ค‘๋ณต ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ญ์ œ
    • NaN ์ฐพ์•„์„œ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ’ ๋ณ€๊ฒฝ
    • applyํ•จ์ˆ˜ ํ™œ์šฉ
    • ์ปฌ๋Ÿผ ๋‚ด ์œ ๋‹ˆํฌํ•œ ๊ฐ’ ๋ฝ‘์•„์„œ ๊ฐฏ์ˆ˜ ํ™•์ธ
    • ๋‘ ๊ฐœ์˜ DataFrame ํ•ฉ์น˜๊ธฐ

3์ฃผ์ฐจ: Matplotlib๊ณผ Seaborn ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”

  • Bar ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Pie ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Line ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Scatter ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Heat Map ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Histogram ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘
  • Box ์ฐจํŠธ ์ดํ•ด ๋ฐ ์ œ์ž‘

4์ฃผ์ฐจ: ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต

  • ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€
  • ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์˜ ํ›ˆ๋ จ๊ณผ ๋น„์šฉํ•จ์ˆ˜
  • ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ตœ์ ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•
    • ๋ฐฐ์น˜ ๊ฒฝ์‚ฌ ํ•˜๊ฐ•๋ฒ•
    • ํ™•๋ฅ ์  ๊ฒฝ์‚ฌ ํ•˜๊ฐ•๋ฒ•
    • ๋ฏธ๋‹ˆ๋ฐฐ์น˜ ๊ฒฝ์‚ฌ ํ•˜๊ฐ•๋ฒ•
  • ๋‹คํ•ญํšŒ๊ท€
  • ๊ทœ์ œ๊ฐ€ ์žˆ๋Š” ์„ ํ˜• ๋ชจ๋ธ
    • ๋ฆฟ์ง€ ํšŒ๊ท€
    • ๋ผ์˜ ํšŒ๊ท€
    • ์—˜๋ผ์Šคํ‹ฑ๋„ท
  • ์กฐ๊ธฐ ์ข…๋ฃŒ(Early Stopping)

5์ฃผ์ฐจ: ์„ ํ˜• ๋ถ„๋ฅ˜ ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต

  • ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€
  • ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์˜ ํ›ˆ๋ จ๊ณผ ๋น„์šฉํ•จ์ˆ˜
  • ์„œํฌํŠธ ๋ฒกํ„ฐ ๋จธ์‹ ์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€
  • ์„œํฌํŠธ ๋ฒกํ„ฐ ๋จธ์‹ ์˜ ๋ถ„๋ฅ˜
    • ํ•˜๋“œ ๋งˆ์ง„ ๋ถ„๋ฅ˜
    • ์†Œํ”„ํŠธ ๋งˆ์ง„ ๋ถ„๋ฅ˜

6์ฃผ์ฐจ: ๊ฒฐ์ • ๋‚˜๋ฌด ๋ชจํ˜• ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต

  • ๊ฒฐ์ • ๋‚˜๋ฌด ๋ชจํ˜•์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€
  • ๊ฒฐ์ • ํŠธ๋ฆฌ ํ•™์Šต๊ณผ ์‹œ๊ฐํ™”
  • ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ธฐ
  • ํด๋ž˜์Šค ํ™•๋ฅ  ์ถ”์ •
  • CART ํ›ˆ๋ จ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ๊ณ„์‚ฐ ๋ณต์žก๋„
  • ์ง€๋‹ˆ ๋ถˆ์ˆœ๋„ ๋˜๋Š” ์—”ํŠธ๋กœํ”ผ
  • ๊ทœ์ œ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜
  • ํšŒ๊ท€

7์ฃผ์ฐจ: ์•™์ƒ๋ธ” ๋ชจํ˜• ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต

  • ์•™์ƒ๋ธ” ๋ชจํ˜•์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€
  • ํˆฌํ‘œ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ
  • ๋ฐฐ๊น…๊ณผ ํŽ˜์ด์ŠคํŒ…
    • ์‚ฌ์ดํ‚ท๋Ÿฐ์˜ ๋ฐฐ๊น…๊ณผ ํŽ˜์ด์ŠคํŒ…
    • oob ํ‰๊ฐ€
  • ๋žœ๋ค ํŒจ์น˜์™€ ๋žœ๋ค ์„œ๋ธŒ์ŠคํŽ˜์ด์Šค
  • ๋žœ๋ค ํฌ๋ ˆ์ŠคํŠธ
    • ์—‘์ŠคํŠธ๋ผ ํŠธ๋ฆฌ
    • ํŠน์„ฑ ์ค‘์š”๋„
  • ๋ถ€์ŠคํŒ…
    • ์•„๋‹ค๋ถ€์ŠคํŠธ
    • ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ๋ถ€์ŠคํŒ…
  • ์Šคํƒœํ‚น

8์ฃผ์ฐจ: Kaggle ๋ฐ์ดํ„ฐ ์†Œ๊ฐœ ๋ฐ ๋ถ„์„ 
9์ฃผ์ฐจ: Kaggle ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„

์ˆ˜๊ฐ• ์ „ ์ฐธ๊ณ ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

  • ์ด ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” ์—๋””ํ„ฐ๋กœ ๊ตฌ๊ธ€ ์ฝ”๋žฉ(Google Colab)์„ ์‚ฌ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ฐœ๋…๊ณผ ํ™œ์šฉ์„ ๊ณ ๋ฃจ ์ตํž ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ด๋ก  ๋ฐ ์‹ค์Šต์„ 5:5 ๋น„์ค‘์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ž์„ธํ•œ ๊ตฌ์„ฑ์€ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ํ™•์ธํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.
  • ๋ธ”๋กœ๊ทธ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ฐ•์˜ ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œ ๋งํฌ์—์„œ ๋ณด์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. (๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ)

๋งŒ๋‚˜์„œ ๋ฐ˜๊ฐ€์›Œ์š”! 
๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

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