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안녕하세요. 이번 시간에는 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 에 대해서 알아보고자 합니다. 최근들어, 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans)에 대한 관심이 많아져서 오늘 알아보는 자료를 포스팅하게 되었습니다. 늘 말씀드리지만, 저보다 훌륭한 글들로 이미 포스팅해주신 다른 분들이 많기 때문에 이번 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 포스팅에서 부족한 부분은 다른 블로거 분들을 통해서 충분히 얻으실 수 있습니다. 그럼 python 초보자 분들도 충분히 하실 수 있을 초보를 위한 뉴스기사 분류 비지도 모델 (kmeans) 시작합니다. 예제 파일은 아래에 첨부했습니다. 기사 분류 (비지도학습 군집)¶ In [1]: # !pip install tweepy=..

보스턴 데이터셋이 윤리적인 문제로 없어졌다고 합니다. 더이상 from sklearn.datasets import load_boston 이 안된다고 하네요. 그래도 회귀분석 예제에 써야하니까 이렇게 남깁니다. - CRIM: 지역별 범죄 발생률 - ZN: 25,000평방피트를 초과하는 거주 지역의 비율 - INDUS: 비상업 지역 넓이 비율 - CHAS: 찰스강에 대한 더미 변수(강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0) - NOX: 일산화질소 농도 - RM: 거주할 수 있는 방 개수 - AGE: 1940년 이전에 건축된 소유 주택의 비율 - DIS: 5개 주요 고용센터까지의 가중 거리 - RAD: 고속도로 접근 용이도 - TAX: 10,000달러당 재산세율 - PTRATIO: 지역의 교사와 학생 수 비율..

안녕하세요. 최근에 LightGBM 모델을 사용할 일이 있어서 예전에 쓰던 코드를 사용하다 보니, TypeError: LGBMClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds' 이런 에러가 났습니다. 그래서 원인을 찾다가, lightGBM을 다운그레이드(pip install lightgbm==3.3.2)도 시도했는데, 그 조차도 쉽지 않았습니다. (m1 맥 사용중입니다.) 더보기 Collecting lightgbm==3.3.2 Using cached lightgbm-3.3.2.tar.gz (1.5 MB) Preparing metadata (setup.py) ... done Requirement already satisfi..

안녕하세요. 오늘은 캐글의 유명한 시계열 예제자료를 정리해보려고합니다. 참고자료 링크를 참고해주세요.https://www.kaggle.com/code/arindamgot/eda-prophet-mlp-neural-network-forecasting https://www.kaggle.com/code/dimitreoliveira/deep-learning-for-time-series-forecastingEDA+Prophet+ MLP Neural Network Forecasting요약:이 튜토리얼은 매장 품목 수요 예측 챌린지 대회를 위한 Prophet 및 MLP 신경망 예측 모델링을 사용한 포괄적인 탐색적 데이터 분석으로 구성되어 있습니다. 문제의 목표는 5년간의 판매 내역을 사용하여 10개 매장의 50개 품목..