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의사결정나무 2

[Kaggle/캐글]타이타닉 생존률 분석_2

https://studiolettuce.tistory.com/48 [Kaggle/캐글]타이타닉 생존률 분석_1 Kaggle 하면 거의 모든 분들이 거쳐간다고 할 수 있는 타이타닉 생존 분석을 진행해봤습니다. 간단하게는 결측치를 모두 날려버리고 단순하게 의사결정나무를 적용해서 분석을 할 수 있지만 되도 studiolettuce.tistory.com 이어서 쓰는 두 번째 글입니다. 일전에 결측치를 채우는 방법에서 했던 실수를 다시 작업하였습니다. 결측치를 채운 방법은 이전과 동일한 형태로 작업하였습니다. 결측이 없는 데이터를 re_age 테이블을 만든 뒤 해당 테이블의 히스토그램을 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt re_age = df[(df.Pclass == 3) & (..

[Kaggle/캐글]롤(lol) 챌린저 리그 오브젝트 영향 분석_1

https://shinminyong.tistory.com/11 라이엇 api를 활용한 리그오브레전드 데이터 수집 안녕하세요. 이번 포스팅은 평소에 즐겨하던 "리그오브레전드"의 게임 데이터를 이용하여 분석해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 그전에 리그오브레전드 데이터를 수집해야하는데요, 리그오브 shinminyong.tistory.com 롤 API를 이용해 데이터 분석을 진행하려고 정보를 찾아보던 중 kaggle에 2020년도 챌린저 데이터를 올려주신 분이 있어 해당 데이터를 참조하여 kaggle에서 분석을 진행했습니다. https://www.kaggle.com/jinhyunkwon/used-decision-tree-object-control Used Decision Tree _ Object Control ..

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