[3유형] 회귀 분석 [3유형 목차]더보기1. 가설검정① 가설검정② 단일표본검정③ 대응표본검정④ 독립표본검정2. 범주형 데이터 분석① 카이제곱 검정② 적합도 검정③ 독립성 검정3. 회귀 분석① 회귀 분석② 상관관계③ 단순선형회귀④ 다중선형회귀4. 분산분석① 분산 분석② 일원 분산 분석③ 이원 분산 분석1. 회귀분석2. 상관관계① 기본df.corr() # 피어슨df.corr(method = 'spearman') # 스피어맨df.corr(method = 'kendall') # 켄달타우② t검정 (p-val from scipy import statsstats.pearsonr(df['열이름1'], df['열이름2']) # 피어슨stats.spearmanr(df['열이름1'], df['열이름2']) # 스피어맨stats.kendall.. 2024. 11. 28. [3유형] 가설검정 [3유형 목차]더보기1. 가설검정① 가설검정② 단일표본검정③ 대응표본검정④ 독립표본검정2. 범주형 데이터 분석① 카이제곱 검정② 접합도 검정③ 독립성 검정3. 회귀 분석① 회귀 분석② 상관관계③ 단순선형회귀④ 다중선형회귀4. 분산분석① 분산 분석② 일원 분산 분석③ 이원 분산 분석1. 가설검정from scipy import stats단일표본검정모집단 1개한 그룹예)대응표본검정모집단 2개 (같은 집단)같은 그룹예)독립표본검정모집단 2개서로 다른 그룹예) 2. 단일표본검정① 정규성 검정stats.shapiro(data)# 귀무가설: 정규성을 만족한다② 단일 표본 검정 (정규성 만족할 때)stats.ttest_1samp(data, 기대값) # 양측검정stats.ttest_1samp(data, 기대값, alte.. 2024. 11. 27. [1유형] 구름 모의 환경 정답 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mm = MinMaxScaler()df['qsec'] = mm.fit_transform(df[['qsec']])* 2차원 데이터프레임 형태로 작성해야함 print(len(df.loc[df['qsec'] > 0.5])) 2024. 11. 18. [2유형] 분류 및 회귀 1. 분류ex. 남, 여/ 생존, 사망평가지표: accuracy_score, f1_score, roc_auc_score2. 회귀ex. 가격 / 수치평가지표: RMSE, 결정계 문제풀이 순서1. 데이터 로드 및 확인2. 결측값 또는 라벨인코딩 (문자열을 수치형으로 바꾸는 작업)3. 모델링 및 학습4. 모델의 성능평가5. 테스트 모델 예측6. 테스트 결과 제출 및 확인 2024. 11. 11. 이전 1 다음