Study/Kaggle competition5 Kaggle competiton #1 : Titanic survivor predictions 컴페티션 목표 : 머신러닝을 이용하여 타이타닉 승객들의 생존 여부를 예측 Survived 정보를 담은 csv파일을 제출하여 정답과의 일치율을 확인 작성자 : 김소륜 작성일 : 2023-03-31 파트 : 전처리 - sex - embarked - Pcalss # data analysis and wrangling import pandas as pd import numpy as np import random as rnd # visualization import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # machine learning from sklearn.linear_model import LogisticRegression from.. 2023. 4. 12. Kaggle Competition #4 작성자 : 전우빈 작성일 : 2023-04-04 0. 활동목표 1) 학습데이터를 통해 자연어 처리 기술과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 감성 분석모델을 개발 2) 이 모델을 통해 테스트 데이터를 분석하여 sentiment가 긍정적인지 부정적인지 판단하여 결과를 예측 1. KAGGLE COMPETITION 1) 데이터 확인 학습데이터 -> 25000개의 긍정적인 리뷰와 25000개의 부정적인 리뷰로 구성 테스트 데이터 -> sentiment 칼럼이 존재하지 않아 긍정적인지 부정적인지 판단을 할 수 없음 (Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). "Learning .. 2023. 4. 4. kaggle competition #3 작성자 : 옥근우 작성일 : 2023.04.02 타이타닉호가 침몰하는 사진을 출력하기 위해 Ipython.display 라이브러리를 import 하고 이미지를 주소로 불러왔습니다. Ipython.display 라이브러리는 Ipython(우리가 사용하는 jupyter notebook이 Ipython입니다.)에서 다양한 미디어(이미지, 오디오, 비디오 등)를 출력할 수 있도록 해주는 라이브러리입니다. 우리는 특히 사진을 출력하기 위해 라이브러리에서 Image만 import 하였습니다. 필요한 라이브러리들을 import 하고 train.csv와 test.csv파일을 pandas 라이브러리를 이용하여 읽은 다음 각각 train과 test라는 변수에 저장하였습니다. import 한 라이브러리들과 역할은 다음과 같.. 2023. 4. 3. Kaggle competition #2 [작성자] 개요 및 분류 알고리즘 소개 : 김채원 상관관계 분석 : 한상휘 생존 여부 예측 프로그램 ver 1 : 김예진 생존 여부 예측 프로그램 ver 2 : 장지훈 생존 여부 예측 프로그램 ver 3 : 강대영 ▶ Kaggle Competition : Titanic 타이타닉 데이터의 구성을 이해하고, 기본적인 데이터 전처리를 위해 [Subinium Tutorial - Titanic Begginer ver.] 을 참고해 먼저 전체적인 프로젝트에 대해 이해하는 과정을 거쳤습니다. 타이타닉 프로젝트는 '타이타닉 탑승자의 생존 여부를 예측하는 프로젝트' 입니다. 아래는 타이타닉 데이터를 전처리하고, 이진 분류 알고리즘을 구현해보는 과정입니다. * Subinium Tutorial을 참고하였습니다. # 전처리 .. 2023. 4. 3. 이전 1 2 다음
