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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
idxmax() rdf['embarked'].fillna( most_freq, inplace=True ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] #명목형 데이터를 숫자로 변환하기 위해 더미변수를 생성한다. gender = pd.get_dummies( ndf['sex...
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단어 쉽게 외우기 (공편토 Day 37,38) 2017.06.19해당카페글 미리보기
씌워트" -> 죄를 덮어 "씌워서" "방해하다" 방해하다, 좌절시키다 negation negative의 명사형, "부정" 부정, 부인, 논박 parch "팥 찌" -> 팥이나 콩을 찌듯이 "볶다" (콩 등을) 볶다, 굽다, 바싹 말리다 compromising compromise(타협하다) -> 적과 타협...
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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
most_freq, inplace=True ) #print ( rdf.isnull().sum(axis=0) ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] #print ( ndf.head() ) gender = pd.get_dummies( ndf['sex'] ) ndf = pd.concat( [ndf, gender], axis...
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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
most_freq, inplace=True ) #print ( rdf.isnull().sum(axis=0) ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] #print ( ndf.head() ) gender = pd.get_dummies( ndf['sex'] ) ndf = pd.concat( [ndf, gender], axis...
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가입신청서^^ 2014.05.21해당카페글 미리보기
배틀넷 아이디 : Parch 성명 (실명) : 한승태 나이 : 24 폰번호 : *** **** **** 가입하려는 가입제도 (명확히 써주세요~ 꼬릿말선택필수) : 일반제 브레인Ladder Or PG tOur+ + ID까지 함께 기재 (전시즌까지만 인정) : 웨스트&피시 서버 aka : Brain...
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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
class', 'embark_town', 'deck'], axis=1, inplace=True ) # 명목형 column 삭제 X = rdf[ [ 'pclass' ,'age', 'sibsp','parch', 'female', 'male', 'town_C', 'town_Q', 'town_S','embarked_Cherbourg','embarked_Queenstown','embarked_Southampton...
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[2004-05-10-8째날]월요회화반 후기 2004.05.11해당카페글 미리보기
미나리볶음 broiled parsley 1. put a little butter into fryfan 2. chop up a little kimchi & fry kimchi 볶다 불에 볶다 parch[roast] ((beans)) 기름에 볶다 fry (기름에)panbroil [들볶다] tease; pester; annoy; harass; torment ! 3. chop up a...
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Re:문제155. (오늘의 마지막 문제) 나이의 결측치를 최빈값으로 치환했을때의 정확도를 확인하시오 ~ 2020.07.15해당카페글 미리보기
idxmax() rdf['embarked'].fillna( most_freq, inplace=True ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] # 명목형 데이터를 숫자로 변환하기 위해 더미변수를 생성한다. gender = pd.get_dummies( ndf['sex...
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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
idxmax() rdf['embarked'].fillna( most_freq, inplace=True ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] # 명목형 데이터를 숫자로 변환하기 위해 더미변수를 생성한다. gender = pd.get_dummies( ndf['sex...
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Re:문제183.[오늘의 마지막 문제] 나이의 결측치를 중앙값으로 두고 knn 모델의 정확도를 확인하세요 2020.07.16해당카페글 미리보기
idxmax() rdf['embarked'].fillna( most_freq, inplace=True ) ndf = rdf[ ['survived', 'pclass', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'embarked']] # 명목형 데이터를 숫자로 변환하기 위해 더미변수를 생성한다. gender = pd.get_dummies( ndf['sex...