electronicprogrammer

이번 포스팅에서는 Pandas를 이용해서 불러온 데이터프레임에서 각 속성간의 관계를 파악하기 위해서 상관행렬을 구하고 이를 이용해보는 과정을 정리해보겠습니다. 상관행렬에 대한 이론을 간단하게 정리하자면 아래와 같습니다. 먼저 각 속성에 대한 분산과 속성들간의 공분산을 구해서 분산 - 공분산 행렬을 만듭니다. 근데 여기서 공분산 값을 최솟값 = -1 , 최댓값 = 1 로 만듬으로써 표준화하는 것이 상관행렬이고 이를 이용하는 것이 피어슨 상관계수입니다. 이제 이를 파이썬을 이용해 구현해보겠습니다. 먼저 Pandas를 이용해서 데이터를 불러오고 데이터 구조를 확인해보겠습니다. 이제 이 데이터를 기반으로 상관행렬을 구해보겠습니다. corr_Info = insurance.corr() df.corr() 함수를 이용..

github 주소 : github.com/sangHa0411/DataScience/blob/main/Amazon_BestSellers_Seaborn.ipynb sangHa0411/DataScience Contribute to sangHa0411/DataScience development by creating an account on GitHub. github.com 저번 포스팅에서는 matplotlib을 이용해서 데이터를 시각화를 해보았습니다. 이번 포스팅에서는 seaborn을 이용해서 데이터를 시각화해볼 것이며 어떻게 이용하는지 그리고 matplotlib과 비교해서 어떠한 점이 좋은지 정리해보도록 하겠습니다. matplotlib 포스팅 주소 : electronicprogrammers.com/70?cat..

github 주소 : github.com/sangHa0411/DataScience/blob/main/Amazon_BestSellers_Seaborn.ipynb sangHa0411/DataScience Contribute to sangHa0411/DataScience development by creating an account on GitHub. github.com 아래는 Heatmap에 대한 참고자료에 대한 내용입니다. x , y 모두 이산적인 속성으로 정하고 색깔을 연속적인 속성으로 정함으로써 어디 칸의 색깔이 가장 짙은지를 혹은 색깔이 옅은지를 쉽게 파악할 수 있습니다. seaborn 을 이용한 데이터 시각화 방법 : electronicprogrammers.com/71?category=904280 ..

먼저 matplotlib을 이용해서 2개의 그래프를 동시에 그려보겠습니다. plt.figure(figsize=(18,10)) plt.title('Price Prediction & Real Comparison' , fontsize=20) plt.ylabel('Price Scaled' , fontsize=15) plt.xlabel('Index' , fontsize=15) plt.plot(idx_List , Y_test , color = 'blue' , alpha=0.5 , label = 'Real Price') plt.plot(idx_List , preds , color = 'red' , alpha=0.5 , label = 'Predicted Price') plt.legend(fontsize=15) plt...

데이터 출처 : www.data.go.kr/tcs/dss/selectFileDataDetailView.do?publicDataPk=3038489 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 이번 포스팅에 대해서는 제가 그리고자 하는 부분을 Basemap 을 이용해서 출력하는 방법과 이 지도 위에 데이터를 시각화하는 방법에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. 저는 위 공공데이터 포털에서 2019년에 일어난 교통사고 데이터를 이용해보도록 하겠습니다. 먼저 Pandas를 이용해서 데이터를 불러오겠습니다. 그리고 Basema..

이번 포스팅에서는 이미 훈련된 CNN의 활성화를 파악하는 방법 중 하나인 히트맵 시각화하는 방법에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. 이 방법으로 저희는 이미지의 어느 부분이 CNN의 최종 분류 결정에 기여하는 가에 대해서 파악할 수 가 있습니다. 먼저 히트맵을 시각화하기 이전에 이미 훈련된 CNN 모델 중 하나인 VGG16 모델을 가져오도록 하겠습니다. from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input , decode_predictions 그리고 이 모델을 이용해서 히트맵을 그리고자 하는 예시 사진을 하나 가져오겠습니..