카페검색 본문
카페글 본문
-
Re: 문제179. iris 꽃의 종류를 예측하는 knn 머신러닝 모델을 생성하시오 ! 2022.08.02해당카페글 미리보기
iris.describe() #3. 결측치를 확인합니다. # iris.isnull().sum() #4. 이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 가져오는 컬럼이 숫자형 컬럼이면 Q1 = x[i].quantile(0.25...
-
Re: 문제180. (오늘의 마지막 문제) 데이터 게시판에 올린 와인 데이터의 와인 품종을.... 2022.08.02해당카페글 미리보기
wine.describe() #3. 결측치를 확인합니다. # wine.isnull().sum() #4. 이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 가져오는 컬럼이 숫자형 컬럼이면 Q1 = x[i].quantile(0.25...
-
Re: 문제179. iris 꽃의 종류를 예측하는 knn 머신러닝 모델을 생성하시오 ! 2022.08.02해당카페글 미리보기
#3. 결측치를 확인합니다. iris.isnull().sum() #결측치 없음 #4. 이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 가져오는 컬럼이 숫자형 컬럼이면 Q1 = x[i].quantile(0.25) # 숫자...
-
Re: 문제179. iris 꽃의 종류를 예측하는 knn 머신러닝 모델을 생성하시오 ! 2022.08.02해당카페글 미리보기
iris iris.shape iris.info() iris.describe() iris.isnull().sum() #이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 숫자형 컬럼들의 데이터만 가져옵니다 Q1 = x[i].quantile(0.25...
-
Re: 문제180. (오늘의 마지막 문제) 데이터 게시판에 올린 와인 데이터의 와인 품종을.... 2022.08.02해당카페글 미리보기
wine.describe() wine.shape # (178, 14) #03. 결측치 확인 wine.isnull().sum() # 04. 이상치 확인 def outlier_value(x): #이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes =='float64']: # 가져오는 컬럼이 숫자형 컬럼이면 Q1 = x[i].quantile...
-
Re: 문제179. iris 꽃의 종류를 예측하는 knn 머신러닝 모델을 생성하시오 ! 2022.08.02해당카페글 미리보기
종속변수 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X) def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 가져오는 컬럼이 숫자형 컬럼이면 Q1 = x[i].quantile...
-
[Python GUI실습 13-28] Button, Lable-1 2024.03.06해당카페글 미리보기
py 3.04KB import wx ''' #상수 __PI__ = 3.14 def pi(): return 3.14 def ON(): return 1 #매크로함수 def Bit_Out(pin, value): digitalWrite(pin, value) #상수처리 k = ON() k1 = __PI__ #매크로함수 호출 Bit_Out(13, 1) #함수 def gui_run(): app...
-
Re: 문제180. (오늘의 마지막 문제) 데이터 게시판에 올린 와인 데이터의 와인 품종을.... 2022.08.02해당카페글 미리보기
csv('d:data\\wine.csv') #wine.info() (rows = 178, columns = 14) #wine.isnull().sum() 0개 def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: Q1 = x[i].quantile(0.25) Q3 = x[i].quantile(0.75) IQR = Q3...
-
Re: 문제179. iris 꽃의 종류를 예측하는 knn 머신러닝 모델을 생성하시오 ! 2022.08.02해당카페글 미리보기
csv('d:data\\iris2.csv') #iris.info() (rows = 150, columns = 5) #iris.isnull().sum() 0개 def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: Q1 = x[i].quantile(0.25) Q3 = x[i].quantile(0.75) IQR = Q3...
-
HTML tag 위즈윅 ++ 2024.03.14해당카페글 미리보기
name = "attach_file"; ; ; ; ; ; ; ; ; ; input.value = files[i].data.attachurl; ; ; ; ; ; ; ; ; ; form.createField(input...script> <!-- 저장 버튼 삭제 ( saveContent( ) 함수는 board.php에서 호출하게 변경 ) --> <!-- <div><button...