#mnist 데이터 사용하는 경우 중 matplotlib 사용 -tensorflow에 있는 keras에서 datasets의 데이터인 mnist를 불러와 -train,test 데이터를 지정해주고 -plt.imshow를 이용해서 데이터를 불러올수있다. cmap = 'gray' 로 지정해주면 흑백으로 바꿀수있다. #PIL 사용하는경우 -PIL의 image.open을 사용해서 이미지 데이터를 불러올수있다. #opencv를 이용하는 경우 -cv2.imread를 이용해서 이미지 데이터를 읽을 수 있고 opencv는 RGB채널 기반이다 -이걸 BGR채널로 바꾸려면 이렇게 split을 이용해서 바꿀수 있다. -각 이미지에는 필터를 적용할수있는데 BLUR는 흐릿한것 UnsharpMask는 더 선명해진다. - tensor..
독학으로 인강을 듣다가 머신러닝과 관련된 책을 추천받아 책을 읽게 되었다. 저자는 세바스찬 라시카이다. 여기에는 머신러닝을 하는 데 있어서 다양한 툴과 모델을 경험해볼 수 있고 코드까지 따로 구현되어있어 직접 코드 리뷰를 할 수 있다. 특히 머신러닝을 처음 접하거나 아니면 머신러닝을 조금 공부했던 사람들에게는 이 책이 좋은 길잡이가 될 수 있을 거 같다. 이 책은 지도 학습, 강화 학습, 비지도 학습 같은 학습의 종류를 소개하면서 classification 문제나 regression 문제에 대해서 잘 설명해 놓았으며 tensorflow에 관한 설명도 있어서 딥러닝의 전반적인 기초까지 얻을 수 있다. 특히 머신러닝을 하는 데 있어서 고급 분류 알고리즘이 있어서 RF나 파이프라인 구축하는 법과 GridSea..
#다른사람의 코드 for문을 간단하게 만들수 있는데 아직 for문을 좋아하는거같기도 하다. 내가 만든 코드를 간단한게 만들어보도록 조금이라도 생각을 해보자
TPOT 같은 경우 Automated Machine Learning tool로써 머신러닝을 최적화 시켜준다. https://epistasislab.github.io/tpot/ Home - TPOT Consider TPOT your Data Science Assistant. TPOT is a Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming. TPOT will automate the most tedious part of machine learning by intelligently exploring thousan epistasislab.github.io 이렇게 tpot..
- RFE를 통해서 영향력을 끼치는 변수들만 새롭게 종합해서 변수를 만들고 모델을 돌려봄 - 이런식으로 LGBMClassifier,XGBXGBClassifier에 적용해서 f1_score 값을 구한다. -github 주소 : https://github.com/mjs1995/Contest_Fire mjs1995/Contest_Fire 공모전 _ [김해시] 화재발생 예측모델 개발. Contribute to mjs1995/Contest_Fire development by creating an account on GitHub. github.com
#GridSearchCV - f1 score값이 높은 3개의 모델 선택 -모델2를 선택 - 변수 중요도 그래프 #pipeline -github 주소 : https://github.com/mjs1995/Contest_Fire mjs1995/Contest_Fire 공모전 _ [김해시] 화재발생 예측모델 개발. Contribute to mjs1995/Contest_Fire development by creating an account on GitHub. github.com
- 대회 기간 : 2019.10.14 ~ 2019.12.13 #대회 소개 #데이터 전처리 및 데이터 탐색 #각 변수들 매핑하기 #파생 변수들 만들기 #결측치 대체하고 새로운 데이터 만들기
#다른 사람의 코드 list형태로 한뒤 map을 이용하여 reversed사용. 코드를 간결하게 해서 시간을 줄이는 생각도 해봐야할거같다.