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HealRo Project

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Classifier 모델 Accuracy 성능 분석 Classifier 모델 생성 뒤에 x값으로 y prediction 값을 낸 후, rf = LGBMClassifier(n_estimators = ) rf.fit(x_train,y_train) y_pred = rf.predict(x_test) 실제 값과 예측 값을 매개 변수로 넣어서 성능 값을 냄. print(accuracy_score(y_test, y_pred ))
pandas Dataframe json type으로 data생성 DataFrame column 지정 index 지정 data = {'male': 1 , 'age' : 51 ,'currentSmoker': 1 , 'prevalentHyp': 0 , 'sysBP' : 122 , 'diaBP' : 72 } x_r = pd.DataFrame(data, columns = ['male' , 'age' , 'currentSmoker' , 'prevalentHyp' , 'sysBP' , 'diaBP' ] ,index = [1])
dataframe 행 값 변경 train.loc[abs(train["home_score"]-train["away_score"])>10,'home_score'] = 0 원하는 dataframe loc으로 접근 , 앞에 조건 써주고 뒤에 원하는 column 지정한 후 값 입력.
분류 모델 만들기 - 실패 케이스 축구선수 맞추기 신장, 몸무게, 소속팀 기타정보로 어떤 선수인지 맞추는 모델을 만들어 보려고 했으나 선수 개개인마다 고유의 데이터를 가지고 있고, 이는 분류 알고리즘이라기 보다 그냥 해당 정보로 테이블 조회를 통해 반환하는 것이므로 모델 fit이 불가 train set과 test set에서 y값이 무조건 분리 될 것이므로 학습이 불가. 따라서 A라는 y값에 대해 여러 상태가 가능한 케이스에 이런 케이스인 경우 무엇일까? 하는게 분류 .
ImportError: DLL load failed: 지정된 프로시저를 찾을 수 없습니다. python interpreter -> anaconda 변경시 기존 import 코드에서 제목과 같은 에러 발생. 어느 부분이 import에러인지 확인 후에 anaconda prompt에서 해당 라이브러리 pip uninstall 해준 뒤에 다시 pip install 하면됨.
Lgbm 설치 Lgbm 모델 -> 1만줄 이상의 데이터에 적합한 모델 Window에서 pip 명령어로 설치가 안되므로 아나콘다 가상 환경에서 설치 한 뒤, 해당 인터프리터로 코딩하는 방법을 택함. pip install lightgbm 설치후에 Preferences- pyDev- interpreters - python Interpreter 에서 choose from list 클릭하면 anaconda 있음. 선택 후 apply RandomClassifier로 30000줄 가량의 데이터셋 분류 시도하니 메모리 초과발생....
Spring boot JS 경로 configure 보호되어 있는 글입니다.
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