|
¡Ø ¾Ë·Áµå¸³´Ï´Ù.¹ßÇàÀÏ : 2022-04-21
Ã¥¼Ò°³ÀÌ Ã¥ÀÌ ¼ÓÇÑ ºÐ¾ßÀÚ¼¼ÇÑ ÀÌ·Ð ¼³¸í°ú ÆÄÀ̽㠽ǽÀÀ» ÅëÇØ ¸Ó½Å·¯´×À» ¿Ïº®ÇÏ°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù! ¡¶ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ¿Ïº® °¡À̵塷´Â ÀÌ·Ð À§ÁÖÀÇ ¸Ó½Å·¯´× Ã¥¿¡¼ Å»ÇÇÇØ, ´Ù¾çÇÑ ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØ º¸¸é¼ ¸Ó½Å·¯´×À» üµæÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸¸µé¾ú½À´Ï´Ù. ij±Û°ú UCI ¸Ó½Å·¯´× ¸®Æ÷ÁöÅ丮¿¡¼ ³À̵µ°¡ ÀÖ´Â ½Ç½À µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ ±¸¼ºÇß°í, XGBoost, LightGBM, ½ºÅÂÅ· ±â¹ý µî ij±ÛÀÇ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺿¡¼ ¾Ö¿ëÇÏ´Â ÃֽŠ¾Ë°í¸®Áò°ú ±â¹ýÀ» »ó¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇß½À´Ï´Ù. À̹ø °³Á¤2ÆÇ¿¡¼´Â ÃֽŠ»çÀÌŶ·± ¹öÀü(1.0.2)À» Æ÷ÇÔÇØ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëµÇ´Â ¸ðµç ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÃֽŠ¹öÀüÀ¸·Î ¾÷±×·¹À̵åÇÑ ½Ç½À Äڵ带 ±¸ÇöÇÏ°í, ´Ù¾çÇÑ À¯ÇüÀÇ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅ͸¦ °¡Áö´Â XGBoost³ª LightGBM ¸ðµ¨ÀÇ ÃÖÀû ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×À» À§ÇÑ º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ ±â¹ý Àû¿ë ½Ç½ÀÀ» Á¦°øÇÕ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¸Ó½Å·¯´× °ü·Ã µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ³Î¸® ¾²ÀÌ´Â ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸®ÀÎ matplotlib°ú seabornÀÇ È°¿ë¹ýÀ» ´Ù·é ÀåÀ» »õ·Ó°Ô Ãß°¡Çß½À´Ï´Ù.
»ó¼¼À̹ÌÁö¸ñÂ÷¢Ã 1Àå: ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´×°ú »ýÅ°è ÀÌÇØ 01. ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ °³³ä ___¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ºÐ·ù ___µ¥ÀÌÅÍ ÀüÀï ___ÆÄÀ̽ã°ú R ±â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ºñ±³ 02. ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× »ýÅ°踦 ±¸¼ºÇÏ´Â ÁÖ¿ä ÆÐÅ°Áö ___ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´×À» À§ÇÑ S/W ¼³Ä¡ 03. ³ÑÆÄÀÌ ___³ÑÆÄÀÌ ndarray °³¿ä ___ndarrayÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ ___ndarray¸¦ Æí¸®ÇÏ°Ô »ý¼ºÇϱâ - arange, zeros, ones ___ndarrayÀÇ Â÷¿ø°ú Å©±â¸¦ º¯°æÇÏ´Â reshape( ) ___³ÑÆÄÀÌÀÇ ndarrayÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ¼±ÅÃÇϱâ - À妽Ì(Indexing) ___Çà·ÄÀÇ Á¤·Ä - sort( )¿Í argsort( ) ___¼±Çü´ë¼ö ¿¬»ê - Çà·Ä ³»Àû°ú ÀüÄ¡ Çà·Ä ±¸Çϱâ 04. µ¥ÀÌÅÍ Çڵ鸵 - ÆÇ´Ù½º ___ÆÇ´Ù½º ½ÃÀÛ - ÆÄÀÏÀ» DataFrameÀ¸·Î ·Îµù, ±âº» API ___DataFrame°ú ¸®½ºÆ®, µñ¼Å³Ê¸®, ³ÑÆÄÀÌ ndarray »óÈ£ º¯È¯ ___DataFrameÀÇ Ä®·³ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® »ý¼º°ú ¼öÁ¤ ___DataFrame µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦ ___Index °´Ã¼ ___µ¥ÀÌÅÍ ¼¿·º¼Ç ¹× ÇÊÅ͸µ ___Á¤·Ä, Aggregation ÇÔ¼ö, GroupBy Àû¿ë ___°á¼Õ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ ___apply lambda ½ÄÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø 05. Á¤¸® ¢Ã 2Àå: »çÀÌŶ·±À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× 01. »çÀÌŶ·± ¼Ò°³¿Í Ư¡ 02. ù ¹ø° ¸Ó½Å·¯´× ¸¸µé¾î º¸±â - º×²É Ç°Á¾ ¿¹ÃøÇϱâ 03. »çÀÌŶ·±ÀÇ ±â¹Ý ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ÀÍÈ÷±â ___Estimator ÀÌÇØ ¹× fit( ), predict( ) ¸Þ¼µå ___»çÀÌŶ·±ÀÇ ÁÖ¿ä ¸ðµâ ___³»ÀåµÈ ¿¹Á¦ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® 04. Model Selection ¸ðµâ ¼Ò°³ ___ÇнÀ/Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÐ¸® - train_test_split() ___±³Â÷ °ËÁõ ___GridSearchCV - ±³Â÷ °ËÁõ°ú ÃÖÀû ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×À» ÇÑ ¹ø¿¡ 111 05. µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ___µ¥ÀÌÅÍ ÀÎÄÚµù ___ÇÇó ½ºÄÉÀϸµ°ú Á¤±ÔÈ ___StandardScaler ___MinMaxScaler ___ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½ºÄÉÀϸµ º¯È¯ ½Ã À¯ÀÇÁ¡ 06. »çÀÌŶ·±À¸·Î ¼öÇàÇϴ ŸÀÌŸ´Ð »ýÁ¸ÀÚ ¿¹Ãø 07. Á¤¸® ¢Ã 3Àå: Æò°¡ 01. Á¤È®µµ(Accuracy) 02. ¿ÀÂ÷ Çà·Ä 03. Á¤¹Ðµµ¿Í ÀçÇöÀ² ___Á¤¹Ðµµ/ÀçÇöÀ² Æ®·¹À̵å¿ÀÇÁ ___Á¤¹Ðµµ¿Í ÀçÇöÀ²ÀÇ ¸ÍÁ¡ 04. F1 ½ºÄÚ¾î 05. ROC °î¼±°ú AUC 06. ÇǸ¶ Àεð¾ð ´ç´¢º´ ¿¹Ãø 07. Á¤¸® ¢Ã 4Àå: ºÐ·ù 01. ºÐ·ù(Classification)ÀÇ °³¿ä 02. °áÁ¤ Æ®¸® ___°áÁ¤ Æ®¸® ¸ðµ¨ÀÇ Æ¯Â¡ ___°áÁ¤ Æ®¸® ÆĶó¹ÌÅÍ ___°áÁ¤ Æ®¸® ¸ðµ¨ÀÇ ½Ã°¢È ___°áÁ¤ Æ®¸® °úÀûÇÕ(Overfitting) ___°áÁ¤ Æ®¸® ½Ç½À - »ç¿ëÀÚ Çൿ ÀÎ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® 03. ¾Ó»óºí ÇнÀ ___¾Ó»óºí ÇнÀ °³¿ä ___º¸Æà À¯Çü - ÇÏµå º¸ÆÃ(Hard Voting)°ú ¼ÒÇÁÆ® º¸ÆÃ(Soft Voting) ___º¸Æà ºÐ·ù±â(Voting Classifier) 04. ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ___·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®ÀÇ °³¿ä ¹× ½Ç½À ___·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¹× Æ©´× ___GBMÀÇ °³¿ä ¹× ½Ç½À 05. GBM(Gradient Boosting Machine) ___GBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¼Ò°³ ___XGBoost °³¿ä 06. XGBoost(eXtra Gradient Boost) ___XGBoost ¼³Ä¡Çϱâ ___ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ XGBoost ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ___ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ XGBoost Àû¿ë - À§½ºÄܽŠÀ¯¹æ¾Ï ¿¹Ãø ___»çÀÌŶ·± ·¡ÆÛ XGBoostÀÇ °³¿ä ¹× Àû¿ë 07. LightGBM ___LightGBM ¼³Ä¡ ___LightGBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ___ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× ¹æ¾È ___ÆÄÀ̽㠷¡ÆÛ LightGBM°ú »çÀÌŶ·± ·¡ÆÛ XGBoost, ___LightGBM ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ºñ±³ ___LightGBM Àû¿ë - À§½ºÄܽŠÀ¯¹æ¾Ï ¿¹Ãø 08. º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ ±â¹ÝÀÇ HyperOpt¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× ___º£ÀÌÁö¾È ÃÖÀûÈ °³¿ä ___HyperOpt »ç¿ëÇϱâ ___HyperOpt¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ XGBoost ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ÃÖÀûÈ 09. ºÐ·ù ½Ç½À - ij±Û »êźµ¥¸£ °í°´ ¸¸Á· ¿¹Ãø ___µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ___XGBoost ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× ___LightGBM ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× 10. ºÐ·ù ½Ç½À - ij±Û ½Å¿ëÄ«µå »ç±â °ËÃâ ___¾ð´õ »ùÇøµ°ú ¿À¹ö »ùÇøµÀÇ ÀÌÇØ ___µ¥ÀÌÅÍ ÀÏÂ÷ °¡°ø ¹× ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷µµ º¯È¯ ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___ÀÌ»óÄ¡ µ¥ÀÌÅÍ Á¦°Å ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___SMOTE ¿À¹ö »ùÇøµ Àû¿ë ÈÄ ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ 11. ½ºÅÂÅ· ¾Ó»óºí ___±âº» ½ºÅÂÅ· ¸ðµ¨ ___CV ¼¼Æ® ±â¹ÝÀÇ ½ºÅÂÅ· 12. Á¤¸® ¢Ã 5Àå: ȸ±Í 01. ȸ±Í ¼Ò°³ 02. ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í¸¦ ÅëÇÑ È¸±Í ÀÌÇØ 03. ºñ¿ë ÃÖ¼ÒÈÇϱâ - °æ»ç ÇÏ°¹ý(Gradient Descent) ¼Ò°³ 04. »çÀÌŶ·± LinearRegressionÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º¸½ºÅÏ ÁÖÅà °¡°Ý ¿¹Ãø ___LinearRegression Ŭ·¡½º - Ordinary Least Squares ___ȸ±Í Æò°¡ ÁöÇ¥ ___LinearRegressionÀ» ÀÌ¿ëÇØ º¸½ºÅÏ ÁÖÅà °¡°Ý ȸ±Í ±¸Çö 05. ´ÙÇ× È¸±Í¿Í °ú(´ë)ÀûÇÕ/°ú¼ÒÀûÇÕ ÀÌÇØ ___´ÙÇ× È¸±Í ÀÌÇØ ___´ÙÇ× È¸±Í¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °ú¼ÒÀûÇÕ ¹× °úÀûÇÕ ÀÌÇØ ___ÆíÇâ-ºÐ»ê Æ®·¹À̵å¿ÀÇÁ(Bias-Variance Trade off) 06. ±ÔÁ¦ ¼±Çü ¸ðµ¨ - ¸´Áö, ¶ó½î, ¿¤¶ó½ºÆ½³Ý ___±ÔÁ¦ ¼±Çü ¸ðµ¨ÀÇ °³¿ä ___¸´Áö ȸ±Í ___¶ó½î ȸ±Í ___¿¤¶ó½ºÆ½³Ý ȸ±Í ___¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨À» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ 07. ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í 08. ȸ±Í Æ®¸® 09. ȸ±Í ½Ç½À - ÀÚÀü°Å ´ë¿© ¼ö¿ä ¿¹Ãø ___µ¥ÀÌÅÍ Å¬·»Â¡ ¹× °¡°ø°ú µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È ___·Î±× º¯È¯, ÇÇó ÀÎÄÚµù°ú ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ 10. ȸ±Í ½Ç½À - ij±Û ÁÖÅà °¡°Ý: °í±Þ ȸ±Í ±â¹ý ___µ¥ÀÌÅÍ »çÀü ó¸®(Preprocessing) ___¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___ȸ±Í Æ®¸® ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___ȸ±Í ¸ðµ¨ÀÇ ¿¹Ãø °á°ú È¥ÇÕÀ» ÅëÇÑ ÃÖÁ¾ ¿¹Ãø ___½ºÅÂÅ· ¾Ó»óºí ¸ðµ¨À» ÅëÇÑ È¸±Í ¿¹Ãø 11. Á¤¸® ¢Ã 6Àå: Â÷¿ø Ãà¼Ò 01. Â÷¿ø Ãà¼Ò(Dimension Reduction) °³¿ä 02. PCA(Principal Component Analysis) ___PCA °³¿ä 03. LDA(Linear Discriminant Analysis) ___LDA °³¿ä 04. SVD(Singular Value Decomposition) ___SVD °³¿ä ___»çÀÌŶ·± TruncatedSVD Ŭ·¡½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ º¯È¯ 05. NMF(Non-Negative Matrix Factorization) ___NMF °³¿ä 06. Á¤¸® ¢Ã 7Àå: ±ºÁýÈ 01. K-Æò±Õ ¾Ë°í¸®Áò ÀÌÇØ ___»çÀÌŶ·± KMeans Ŭ·¡½º ¼Ò°³ ___K-Æò±ÕÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ±ºÁýÈ ___±ºÁýÈ ¾Ë°í¸®Áò Å×½ºÆ®¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º 02. ±ºÁý Æò°¡(Cluster Evaluation) ___½Ç·ç¿§ ºÐ¼®ÀÇ °³¿ä ___º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ±ºÁý Æò°¡ ___±ºÁýº° Æò±Õ ½Ç·ç¿§ °è¼öÀÇ ½Ã°¢È¸¦ ÅëÇÑ ±ºÁý °³¼ö ÃÖÀûÈ ¹æ¹ý 03. Æò±Õ À̵¿ ___Æò±Õ À̵¿(Mean Shift)ÀÇ °³¿ä 04. GMM(Gaussian Mixture Model) ___GMM(Gaussian Mixture Model) ¼Ò°³ ___GMMÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ±ºÁýÈ ___GMM°ú K-Æò±ÕÀÇ ºñ±³ 05. DBSCAN ___DBSCAN °³¿ä ___DBSCAN Àû¿ëÇϱâ - º×²É µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ___DBSCAN Àû¿ëÇϱâ - make_circles( ) µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® 06. ±ºÁýÈ ½Ç½À - °í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×ÀÌ¼Ç ___°í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×À̼ÇÀÇ Á¤ÀÇ¿Í ±â¹ý ___µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ·Îµù°ú µ¥ÀÌÅÍ Å¬·»Â¡ ___RFM ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ___RFM ±â¹Ý °í°´ ¼¼±×¸ÕÅ×ÀÌ¼Ç 07. Á¤¸® ¢Ã 8Àå ÅؽºÆ® ºÐ¼® ___NLPÀÌ³Ä ÅؽºÆ® ºÐ¼®À̳Ä? 01. ÅؽºÆ® ºÐ¼® ÀÌÇØ ___ÅؽºÆ® ºÐ¼® ¼öÇà ÇÁ·Î¼¼½º ___ÆÄÀ̽㠱â¹ÝÀÇ NLP, ÅؽºÆ® ºÐ¼® ÆÐÅ°Áö 02. ÅؽºÆ® »çÀü Áغñ ÀÛ¾÷(ÅؽºÆ® Àüó¸®) - ÅؽºÆ® Á¤±ÔÈ ___Ŭ·»Â¡ ___ÅؽºÆ® ÅäÅ«È ___½ºÅé ¿öµå Á¦°Å ___Stemming°ú Lemmatization 03. Bag of Words - BOW ___BOW ÇÇó º¤ÅÍÈ ___»çÀÌŶ·±ÀÇ Count ¹× TF-IDF º¤ÅÍÈ ±¸Çö: CountVectorizer, TfidfVectorizer ___BOW º¤ÅÍȸ¦ À§ÇÑ Èñ¼Ò Çà·Ä ___Èñ¼Ò Çà·Ä - COO Çü½Ä ___Èñ¼Ò Çà·Ä - CSR Çü½Ä 04. ÅؽºÆ® ºÐ·ù ½Ç½À - 20 ´º½º±×·ì ºÐ·ù ___ÅؽºÆ® Á¤±ÔÈ ___ÇÇó º¤ÅÍÈ º¯È¯°ú ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ÇнÀ/¿¹Ãø/Æò°¡ ___»çÀÌŶ·± ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ(Pipeline) »ç¿ë ¹× GridSearchCV¿ÍÀÇ °áÇÕ 05. °¨¼º ºÐ¼® ___°¨¼º ºÐ¼® ¼Ò°³ ___ÁöµµÇнÀ ±â¹Ý °¨¼º ºÐ¼® ½Ç½À - IMDB ¿µÈÆò ___ºñÁöµµÇнÀ ±â¹Ý °¨¼º ºÐ¼® ¼Ò°³ ___SentiWordNetÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼® ___VADER¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼º ºÐ¼® 06. ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ(Topic Modeling) - 20 ´º½º±×·ì 07. ¹®¼ ±ºÁýÈ ¼Ò°³¿Í ½Ç½À(Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®) ___¹®¼ ±ºÁýÈ °³³ä ___Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®¼ ±ºÁýÈ ¼öÇàÇϱâ ___±ºÁýº° ÇÙ½É ´Ü¾î ÃßÃâÇϱâ 08. ¹®¼ À¯»çµµ ___¹®¼ À¯»çµµ ÃøÁ¤ ¹æ¹ý - ÄÚ»çÀÎ À¯»çµµ ___µÎ º¤ÅÍ »çÀÕ°¢ ___Opinion Review µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®¼ À¯»çµµ ÃøÁ¤ 09. ÇÑ±Û ÅؽºÆ® ó¸® - ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ °¨¼º ºÐ¼® ___ÇÑ±Û NLP ó¸®ÀÇ ¾î·Á¿ò ___KoNLPy ¼Ò°³ ___µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù 10. ÅؽºÆ® ºÐ¼® ½Ç½À - ij±Û Mercari Price Suggestion Challenge ___µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ___ÇÇó ÀÎÄÚµù°ú ÇÇó º¤ÅÍÈ ___¸´Áö ȸ±Í ¸ðµ¨ ±¸Ãà ¹× Æò°¡ ___LightGBM ȸ±Í ¸ðµ¨ ±¸Ãà°ú ¾Ó»óºíÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÃÖÁ¾ ¿¹Ãø Æò°¡ 11. Á¤¸® ¢Ã 9Àå: Ãßõ ½Ã½ºÅÛ 01. Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¿ä¿Í ¹è°æ ___Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ °³¿ä ___¿Â¶óÀÎ ½ºÅä¾îÀÇ Çʼö ¿ä¼Ò, Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ___Ãßõ ½Ã½ºÅÛÀÇ À¯Çü 02. ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ 03. ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ 04. ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ___ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µÀÇ ÀÌÇØ ___Çà·Ä ºÐÇØÀÇ ÀÌÇØ ___È®·üÀû °æ»ç ÇÏ°¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Çà·Ä ºÐÇØ 05. ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ ½Ç½À - TMDB 5000 ¿µÈ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ___À帣 ¼Ó¼ºÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µÈ ÄÜÅÙÃ÷ ±â¹Ý ÇÊÅ͸µ ___µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù ¹× °¡°ø ___À帣 ÄÜÅÙÃ÷ À¯»çµµ ÃøÁ¤ ___À帣 ÄÜÅÙÃ÷ ÇÊÅ͸µÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿µÈ Ãßõ 06. ¾ÆÀÌÅÛ ±â¹Ý ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ½Ç½À ___µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø ¹× º¯È¯ ___¿µÈ °£ À¯»çµµ »êÃâ ___¾ÆÀÌÅÛ ±â¹Ý ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô Çù¾÷ ÇÊÅ͸µÀ¸·Î °³ÀÎÈµÈ ¿µÈ Ãßõ 07. Çà·Ä ºÐÇظ¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÀáÀç ¿äÀÎ Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ ½Ç½À ___Surprise ÆÐÅ°Áö ¼Ò°³ 08. ÆÄÀ̽ã Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ÆÐÅ°Áö - Surprise ___Surprise¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà ___Surprise ÁÖ¿ä ¸ðµâ ¼Ò°³ ___Surprise Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò Ŭ·¡½º ___º£À̽º¶óÀÎ ÆòÁ¡ ___±³Â÷ °ËÁõ°ú ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´× ___Surprise¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °³ÀÎÈ ¿µÈ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà 09. Á¤¸® ¢Ã 10Àå: ½Ã°¢È 01. ½Ã°¢È¸¦ ½ÃÀÛÇϸç - ¸ËÇ÷Ը³°ú ½Ãº» °³¿ä 02. ¸ËÇ÷Ը³(Matplotlib) ___¸ËÇ÷Ը³ÀÇ pyplot ¸ðµâÀÇ ÀÌÇØ ___pyplotÀÇ µÎ °¡Áö Áß¿ä ¿ä¼Ò - Figure¿Í Axes ÀÌÇØ ___Figure¿Í AxisÀÇ È°¿ë ___¿©·¯ °³ÀÇ plotÀ» °¡Áö´Â subplotµéÀ» »ý¼ºÇϱâ ___pyplotÀÇ plot( ) ÇÔ¼ö¸¦ ÀÌ¿ëÇØ ¼± ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â ___Ãà ¸íĪ ¼³Á¤, ÃàÀÇ ´«±Ý(ƽ)°ª ȸÀü, ¹ü·Ê(legend) ¼³Á¤Çϱâ ___¿©·¯ °³ÀÇ subplotsµéÀ» ÀÌ¿ëÇØ °³º° ±×·¡ÇÁµéÀ» subplotº°·Î ½Ã°¢ÈÇϱâ 03. ½Ãº»(Seaborn) ___½Ã°¢È¸¦ À§ÇÑ Â÷Æ®/±×·¡ÇÁ À¯Çü ___Á¤º¸ÀÇ Á¾·ù¿¡ µû¸¥ ½Ã°¢È Â÷Æ® À¯Çü ___È÷½ºÅä±×·¥(Histogram) ___Ä«¿îÆ® ÇÃ·Ô ___¹Ù Ç÷Ô(barplot) ___barplot( ) ÇÔ¼öÀÇ hue ÀÎÀÚ¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ½Ã°¢È Á¤º¸¸¦ Ãß°¡ÀûÀ¸·Î ¼¼ºÐÈÇϱâ ___¹Ú½º ÇÃ·Ô ___¹ÙÀ̿ø° ÇÃ·Ô ___subplots¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© ½Ãº»ÀÇ ´Ù¾çÇÑ ±×·¡ÇÁ¸¦ ½Ã°¢È ___»êÁ¡µµ, ½ºÄ³ÅÍ Ç÷Ô(Scatter Plot) ___»ó°ü È÷Æ®¸Ê(Correlation Heatmap) 04. Á¤¸®
(°³)
1. ¹è¼Û
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 4½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ12½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù. ¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù. 2. ¹è¼Û·á ¹è¼Û·á´Â 25,000¿ø ÀÌ»óÀÌ °æ¿ì À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ºÎ´ãÇÏ°í, ¹Ì¸¸ÀÏ °æ¿ì °í°´ÀÌ 2,500¿øÀ» ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ±¸¸Å±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ÀÌ»óÀε¥ Àû¸³±Ý µîÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÇÁ¦ °áÀç±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ µÇ´õ¶óµµ À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ¹è¼Û·á¸¦ ºÎ´ãÇÏ°í, Á¦ÁÖ¸¦ Á¦¿ÜÇÑ µµ¼Áö¿ªÀÇ °æ¿ì´Â 5,000¿øÀÌ Ãß°¡µË´Ï´Ù. Çؿܹè¼ÛÀº Àü¾× °í°´ºÎ´ãÀÌ µË´Ï´Ù. 5. ¹ÝÇ°/±³È¯
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù. 4. ȯºÒ ¹ÞÀ¸½Å ³¯ºÎÅÍ 2ÀÏ À̳»·Î Àüȳª 1:1 °Ô½Ã±Û·Î Àû¾îÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇϽʴϴÙ. 5. ÁÖÀÇ °í°´´Ô º¯½ÉÀ¸·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒ °í°´´Ô²²¼ Åùèºñ(¿Õº¹Åùèºñ)¸¦ ºÎ´ãÀÌ µÇ´Ï ÀÌÁ¡ À¯ÀÇÇØ ÁֽʽÿÀ. ¶ÇÇÑ °ÀÇÅ×ÀÙ/¾ãÀº¹®Á¦Áý/ºñ´ÒÆ÷ÀåµÈÁ¦Ç°µîÀº Çѹø ±¸¸ÅÇÏ½Ã¸é ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒÀÌ ÀüÇô ¾ÈµË´Ï´Ù. ½ÅÁßÈ÷ »ý°¢Çϼż ±¸¸Å ºÎŹµå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÒ·®Å×ÀÙÀÇ °æ¿ì ±× ºÒ·®ÀÌ µÈ °³º°Å×ÀÙÀ» À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î A/S¸¦ Çص帳´Ï´Ù. 6. ÁÖ¹®Ãë¼Ò, ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒÀº ´çÀÏ 3½Ã ÀÌÀü¿¡ ÇØÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ±× ÀÌÈÄ´Â ¹è¼Û µî¿¡ µû¸¥ Á¦ºñ¿ëÀ» ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
|
|
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
* »óÇ°»çÀÌÁî Ä¡¼ö´Â Àç´Â ¹æ¹ý°ú À§Ä¡¿¡ µû¶ó 1~3cm ¿ÀÂ÷°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.