gridsearchcv5 [DACON] - 영화 관객수 예측(회귀) with Python 분석 진행 기간 : 2022.12.30 ~ 2023.01.16 INTRO. 최근 통계분석에 정신없이 시간을 보내며 한동안 분석과제에 소홀했다는 생각이 들었다. 이 영화 관객수 예측 과제는 몇 가지 변수의 데이터가 분석에 다루기 까다로운 형태로 되어있어서 데이터 전처리와 EDA에서 가장 많은 시간을 보낸 과제이다. 그래서인지 한 번에 끝내지 않고 긴 시간에 나누어 분석을 진행했다는 핑계로 정리를 하고자 한다. 이전 분석과제에서는 DACON - FIFA 선수 이적료 예측 분석을 진행하며 정리해 보았다. DACON - FIFA 선수 이적료 예측(회귀) with Python INTRO. 두 달 전에 FIFA선수 이적료 예측 문제를 풀어본 경험이 있었다. 하지만 이번 기회에 처음으로 돌아가 두 달 전에 놓친 부분.. 2023. 1. 22. [DACON] - FIFA 선수 이적료 예측(회귀) with Python INTRO. 두 달 전에 FIFA선수 이적료 예측 문제를 풀어본 경험이 있었다. 하지만 이번 기회에 처음으로 돌아가 두 달 전에 놓친 부분이 없었는지를 확인하고 코드를 수정해 보았다. 올린 코드에는 df.head(), df.info(), df.describe(), df.shape, df.isnull(), 등등 데이터 이해를 위한 기초 통계량이나 정보에 대해서 확인하는 코드가 생략이 되어있다. 난 이러한 부분에 대해선 전처리나 EDA를 진행하면서도 수시로 찍어보면서 확인해야 하는 부분이라고 생각한다. 상기 이유로 넣지 않았다. 이 전글에선 DACON-타이타닉 생존 예측 분석과제를 수행하고 정리해 보며 다뤄보았다. DACON - 타이타닉 생존 예측(분류) 분석 진행 기간 : 2022.12.21 ~ 2022... 2023. 1. 4. [DACON] - 타이타닉 생존 예측(분류) with Python 분석 진행 기간 : 2022.12.21 ~ 2022.12.31 INTRO. 타이타닉 생존자 예측하는 분석과제는 올해 초에 캐글을 처음 접하면서 처음 해본 분석과제로 기억한다. 지금 하는 분석과의 차이점이 있다면 그땐 주로 베이스라인 코드를 보며 배우는 성격이 강했다면, 지금은 대부분 내 머릿속에서 나오는 아이디어로 이루어져 있다. 물론 아직 모르는 부분이 많기 때문에 구글링은 필수적이다. 너무 본인만의 방식을 고집하는 것은 좋지 않기 때문이다. 이 전글에선 DACON - 서울시 따릉이 대여량 예측 분석과제를 수행하고 정리해 보았다. DACON - 서울시 따릉이 대여량 예측(회귀) 이 전엔 DACON-와인 품질 분류 분석과제를 수행해보고 복습해보았다. DACON - 와인 품질 분류(분류) 두 달 전쯤 처음.. 2022. 12. 31. [DACON] - 서울시 따릉이 대여량 예측(회귀) with Python 이 전엔 DACON-와인 품질 분류 분석과제를 수행해보고 복습해보았다. DACON - 와인 품질 분류(분류) 두 달 전쯤 처음 데이콘을 접하며 접근하기 쉬운 초급대회를 선정하여 내 수준을 알아보고, 복습도 할 겸 참여해봤다. 그저 아는 만큼만 하려니 어렵지 않았지만 결과는 형편없었다. 그 이후 전 py-moon.tistory.com 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') train.. 2022. 12. 16. [DACON] - 와인 품질 분류(분류) with Python 두 달 전쯤 처음 데이콘을 접하며 접근하기 쉬운 초급대회를 선정하여 내 수준을 알아보고, 복습도 할 겸 참여해봤다. 그저 아는 만큼만 하려니 어렵지 않았지만 결과는 형편없었다. 그 이후 전처리나 EDA에서 한 과정씩만 추가해보자 라는 다짐을 하게 되었다. 이전의 전처리나 EDA를 돌아보니 너무 대충한 느낌이 있었기 때문이고, 이 것이 결과와 직결되는 문제로 작용되었다. 물론, 한번 두번으로 다 안다는 착각을 하는 어리석은 자가 되기 싫었던 이유일까 매번 새로운 데이터를 볼 때마다 새로운 감상을 느낄 수 있었다. 목적 : 주어진 데이터를 활용하여 와인 품질을 분류하는 것. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 .. 2022. 12. 16. 이전 1 다음
