Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- Product Demand
- 신경쓰기의 기술
- ModelCheckPoint
- 딥러닝
- ABC Analysis
- 파이썬
- HackerRank
- tensorflow
- Inventory Optimization
- 당신의 인생이 왜 힘들지 않아야 한다고 생각하십니까
- MS SQL Server
- 코딩테스트
- eda
- SQL
- forecast
- oracle
- 피그마인디언
- pandas profiling
- Labor Management System
- TensorFlowGPU
- 프로그래머스
- ProfileReport
- 코딩테스트연습
- SKU Consolidation
- 웨어하우스 보관 최적화
- leetcode
- Gaimification
- 데이터분석
- MySQL
- kaggle
Archives
- Today
- Total
목록AutoViz (1)
오늘도 배운다

목표 및 결론 피마 인디언 데이터셋 탐색적 데이터 분석용 AutoViz를 사용하여 데이터 시각화 하지만 타겟 데이터 레이블을 반대로 표기하는 경우가 있으므로 별도의 시각화를 통해 교차검증이 필요한 것이 AutoViz의 단점 사전 준비사항 더보기 ▶ 데이터셋 다운로드 - 모두의 딥러닝 개정3판 자료실 바로가기 ▶ 사용할 라이브러리 - AutoViz, 참고자료 - AutoViz를 사용하면 시각화를 굉장히 쉽게할 수 있음 pip install -q AutoViz 시각화 코드 및 결과 import pandas as pd from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class # 데이터 프레임 df_train = pd.read_csv("pima-indians-diabetes3.csv..
머신러닝&딥러닝/모두의 딥러닝 구현 기록
2022. 12. 1. 16:30