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Re: 문제159. iris 꽃의 품종을 분류하는 knn 모델을 생성하시오 ! 2024.07.10해당카페글 미리보기
library(plotly) # 1단계: 데이터 수집 nrow(wine) ncol(wine) # 2단계: 데이터 탐색 # 1. 결측치 확인 colSums(is.na(iris)) # 2. 종속변수의 데이터 비율 table(iris$Species) prop.table(table(iris$Species)) # 데이터의 비율이 동일함 setosa...
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교차분석에서 종속변수와 독립변수의 자리 2012.04.02해당카페글 미리보기
교차분석시 종속변수와 독립변수가 어느곳에 넣어야 하나요? 어떤 책에서는 종속변수는 '행'란에, 독립변수는 '열'란에 둔다고 하였고, 또 따른 교재에서는 '행'부분에는 독립변인을, '열'부분에는 종속변인을 입력한다고 하는데 어떤것이 맞는지요, 알려...
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Re: 문제159. iris 꽃의 품종을 분류하는 knn 모델을 생성하시오 ! 2024.07.10해당카페글 미리보기
caret) library(class) library(plotly) # 2단계: 데이터 탐색 # 1. 결측치 확인 colSums(is.na(iris)) # -> 0 # 2. 종속변수의 데이터 비율 table(iris$Species) prop.table(table(iris$Species)) # 데이터 비율이 전부 50% 로 같음 # 3. 데이터 스케일링...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 유리의 종류 데이터를 가지고 유리의 종류를 분류하는 .... 2024.07.10해당카페글 미리보기
정보 출력 head(Glass) nrow(Glass) unique(Glass$Type) # 1, 2, 3, 5, 6, 7 # 결측치 확인 colSums(is.na(Glass)) # 2. 종속변수의 데이터 비율, t1,t2,t3의 데이터 비율이 동일 table(Glass$Type) prop.table(table(Glass$Type)) #0.33, 0.36, 0.08...
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Re: 문제159. iris 꽃의 품종을 분류하는 knn 모델을 생성하시오 ! 2024.07.10해당카페글 미리보기
TRUE) nrow(iris) # 150 ncol(iris) # 5 # 2단계: 데이터 탐색 # 1. 결측치 확인 colSums(is.na(iris)) # 2. 종속변수의 데이터 비율 table(iris$Species) prop.table(table(iris$Species)) # t1,t2,t3 의 데이터의 비율이 동일함 # 3. 데이터 스케일링...
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(질문) 종속변수가 여러개인 리그레션모형 2009.05.02해당카페글 미리보기
모형에서는 하나의 종속변수에 다수의 또는 하나의 독립변수를 사용해서 모형을 돌리잖아요 예를들어 Y= x1 또는 y= x1 x2 같이요 그런데 다수의 종속변수가 있다면 어떻게 해야 하나요?? 예를 들어 y1 y2 = x1 x2 같이요 아무리 찾아봐도 모르겠네요 ㅠㅠ...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 유리의 종류 데이터를 가지고 유리의 종류를 분류하는 .... 2024.07.10해당카페글 미리보기
정보 출력 head(Glass) nrow(Glass) unique(Glass$Type) # 2단계: 데이터 탐색 # 1. 결측치 확인 colSums(is.na(Glass)) # 2. 종속변수의 데이터 비율 table(Glass$Type) prop.table(table(Glass$Type)) # 데이터의 비율이 동일함 #1 2 3 5 6 7 #0...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
# 데이터 로드 setwd("c:\\data") binary <- read.csv("binary.csv", stringsAsFactors = TRUE) head(binary) # 종속변수를 팩터형으로 변환 binary$admit <- as.factor(binary$admit) str(binary) nrow(binary) # 400 # 훈련 데이터와 테스트 데이터를...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 유리의 종류 데이터를 가지고 유리의 종류를 분류하는 .... 2024.07.10해당카페글 미리보기
수집 Glass nrow(Glass) # 214 ncol(Glass) # 10 # 2단계: 데이터 탐색 # 1. 결측치 확인 colSums(is.na(Glass)) # 2. 종속변수의 데이터 비율 table(Glass$Type) prop.table(table(Glass$Type)) # 3. 데이터 스케일링 (최대최소 정규화) Glass2 <- Glass...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
lapply( train_data[ , -1], normalize) ) test_data_n <- as.data.frame( lapply( test_data[ , -1], normalize) ) # 종속변수 없는 상태 summary(train_data_n) summary(test_data_n) # admit 변수 추가 train_data_n$admit <- train_data$admit test...