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IT 자격증/AICE Associate12

AICE Associate 후기 (가져옴) 가공해야할 데이터 확인하고 그 중에 타겟 변수를 확인​문제 1 라이브러리 Importimport seaborn as sns​문제 2 라이브러리 Importimport pandas as pd​문제 3 데이터 프레임 생성 - 데이터 모델링을 위해 준비된 데이터 파일을 변수에 할당df = read_csv(or json, xml...)(/X0000.csv)​문제 4 특정 컬럼에 대한 일변량 그래프 확인 - barplot​문제 5 특정 컬럼에 대한 일변량 그래프 확인 - boxplot​문제 6 이상치 확인 및 이상치 삭제​문제 7 결측치 행 확인 및 결측치 삭제 (isnull.sum)​문제 8 불필요 컬럼 삭제 (drop)​문제 9 원-핫 인코딩 or 라벨 인코딩 (le = labelencoder())​주어진 데.. 2024. 6. 25.
AICE Associate - 샘플문제 풀이 1. scikit-learn 패키지는 머신러닝 교육을 위한 최고의 파이썬 패키지입니다.Scikit-learn을 별칭(alias) 나로 임포트 하는 코드를 작성하고 실행하시오.import sklearn as sk 2. Pandas를 사용할 수 있도록 별칭을 pd로 해서 불러오세요.import pandas as pd 3. Pandas함수로 2개 데이터 파일을 읽고 합쳐서 1개의 데이터프레임 df에 할당하는 코드를 작성하세요.df_a = pd.read_json(‘A0007IT.json’)df_b = pd.read_csv(‘signal.csv’)df = pd.merge(df_a,df_b,on=’RID’,how=’inner’) 4. Seaborn활용 Address1에 대해 countplot그래프로 만드는 코드와 .. 2024. 6. 24.
AICE Associate - 데이터 전처리2 (기타 등등) 1. Merge 데이터 합치기# pd.merge(df_left, df_righr, on=key값):# how: 병합시 기준이 될 인덱스 ( left: 기존 데이터, right: 병합할 데이터, inner: 교집합, outer: 합집합 )# on: 열 기준 병합시 기준으로할 열, key 값df_merge = pd.merge(df_a, df_b) #간단버젼df_merge = pd.merge(df_a, df_b, how='left', on='movieId') #옵션버젼 2. Concat 기준열 없이 데이터 합치기# 아래로 합치기df_concat = pd.concat([df_a, df_b])# 옆으로 합치기pd.concat([df_a, df_b], axis=1)# 'inner join'을 활용하여 두 데이.. 2024. 6. 19.
AICE Associate - 딥러닝 딥러닝 모델 만들기# importfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout# 모델 생성 (뼈대)model = Sequential()# 모델 구조#히든레이어를 만드는데 노드는 128개이고 input_shapre는 x.shape결과로#첫번째 줄만 input이 있어서 작성해주고 두번째 add부터는 안써도됨, #활성화함수는 relumodel.add(Dense(128, input_shape=(X_train.shape[1],), activation='relu'))model.add(Dense(64, activation='relu'))model.add(Dense(32, activation=.. 2024. 6. 19.

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