H.PROJECT

확진자가 5000명을 넘어선 가운데, 현 시각 기준으로 총 88명의 환자가 완치 판정을 받았다. 정부 당국과 전문가들 사이에선 앞으로 완치 사례가 더 많이 나올 것이란 기대감이 커지고 있다. 대부분의 확진 환자들이 신천지 신도들에게서 발생했다는 점, 그리고 대구와 경북이 아닌 지역에선 그나마 전염 속도가 빠르지 않다는 것이 앞으로를 조금이나마 낙관적으로 바라볼 수 있게 한다. 아래의 데이터는 지난 번에 분석한 코로나19 캐글 데이터의 업데이트 버전이다. 3월 4일까지의 데이터가 기록돼있지만 결측치가 없는 확진 날짜(confirmed_date) 피처와는 달리, 회복일(released_date)과 사망일(deceased_date) 피처에는 결측치가 굉장히 많다. 따라서, 컬럼 간의 관계를 살펴보는 건 조금 ..

데이터 출처 : https://www.kaggle.com/kimjihoo/coronavirusdataset#patient.csv Coronavirus-Dataset Official information of Coronavirus disease 2019 (COVID-19) in South Korea www.kaggle.com 코로나19의 확진자가 급증하고 있다. 사람들은 현관문을 걸어잠그고 두문불출하고 있으며(나 역시 마찬가지다) 마스크를 구입하기 위한 외출만이 잦은 상태다. 한국은 높은 진단률로 많은 확진자들을 발견했고 그만큼 많은 데이터들을 생산해내고 있다. 현 시국이 매우 개탄스러운 상황임은 맞지만 데이터 분석을 공부하는 사람들의 입장에선 리얼 데이터를 다뤄볼 수 있는 기회인 셈이기도 하다. 코로나 ..

In [0]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 타이타닉 데이터셋은 너무너무 유명한 데이터셋입니다. 머신러닝을 공부하는 사람이라면 아마 누구나 타이타닉 데이터로 시작했을 것 같아요. 저도 마찬가지이구요. 타이타닉 데이터에 대한 내용은 이미 알고 있으므로 이번 코드에선 다양한 시각화 과정, 모델 성능 향샹은 제외했으며, 그리드 서치를 구현하는 데에 집중했습니다. In [0]: df = pd.read_csv('./train.csv') print(df.shape) display(df.head()) (891, 12) PassengerId Survived Pclass Name Sex..

케라스를 활용한 CNN으로 MNIST 인식하기¶ In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [3]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras import layers from keras import models from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping import warnings warnings.filterwarnings(..

개발을 하다보면 깃허브는 결국 필수적으로 다룰 줄 알아야만 하는 필수 관문이 되어버립니다. 물론 저는 개발을 하지는 않지만, 데이터 분석이든 딥러닝이든 코드를 다루는 영역이라면 결국 '깃허브'라는 관문에 다다르게 되는 것 같습니다. 작년에 "나도 깃허브 좀 해볼까?"라는 가벼운 마음을 먹고 구글링을 하며 git bash도 깔고 따라하다가 연이러 뜨는 에러문구로 인해 "안해, 때려쳐"하고 내던진 적이 있습니다. 근데, 이젠 어쩔 수 없이 해야하네요. 팀프로젝트를 하게 되었는데 코드 공유를 깃허브로 하게 되어서 울며 겨자먹기로 다시 깃허브를 열었습니다. 오늘은 저같은 깃허브 입문자들을 위한 깃허브 사용법에 대해 설명해드리도록 하겠습니다. 순서대로만 따라하시면 됩니다. 1) 먼저 깃허브 계정을 만들고 로그인합..

LabelEncoder : 문자형태의 데이터로 구성된 피쳐를 수치화한다. OneHotEncoder : 숫자로 표현된 범주형 데이터를 인코딩한다.(단, 결과는 Sparse Matrix이므로 array로 만들거면 .toarray()해줘야한다.) OneHotEncoder(sparse=False, categorical_features=[2, 3, 8])이렇게 하면, index가 2, 3, 8인 feature가 categorical임을 의미한다.