데이터 사이언스 LV1 입문
현장 강의
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데이터 사이언스 LV1 입문
사전 준비
1주차 - 데이터 사이언스 마인드
2주차 - 딱 데이터 사이언스를 위한 파이썬
3주차 - Decision Tree로 타이타닉 생존자 찾기
Solution - 모범 답안
Stage1 - Decision Tree를 배워보자
Stage2 - 기계학습을 위한 Feature Engineering
Challenge1 - IsAlone 열 추가하기
Stage3 - Scikit-learn으로 실제 코드 구현하기
Stage4 - 분석 노하우로 학습 성공률 높이기
Challenge2 - box plot 연습하기
과제1 - Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
과제2 - PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
Level Up - 여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree 직접 만들어보기
4주차 - Random Forest로 아이리스 종 구분하기
5주차 - 회귀분석으로 집 값 예측하기
6주차 - LV1 데이터 사이언티스트 되기
나아가기
코딩좀알려주라
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과제2 - PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
문제
PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
미션1) PClass 별로 Fare를 평균내어, Fare가 비어져 있을 경우 그 값으로 대체합니다.
Stage4에서 변형된 Name에 따라 Age를 평균내어 빈칸을 채운것과 동일한 방식입니다.
미션2) 혼자 왔는지 알려주는 IsAlone 데이터 추가하기
Challenge1과 완전히 동일합니다. 복습하면서 한번 더 진행해주세요.
* train 데이터의 최종 모습
방법
다음
단계를
따라
과제를
진행하세요.
[단계1]
Stage2 파일을 복사한 후 실행합니다. (파일이름은 homework1로 설정합니다)
[단계2]
Stage4를 복습합니다.
[단계3]
미션1을 진행합니다.
[단계4]
Challenge1을 복습합니다.
[단계5]
미션2를 진행합니다.
[단계6]
최종 train 데이터를 살펴보며 이상이 있는지 확인합니다.
[단계7]
각 명령을 실행해보고 차이점을 간단히 서술해주세요.
[ ]
[단계8]
모범 답안과 비교해보세요!
Solution - 모범 답안
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과제1 - Name 특징에서 유용한 정보 남기고 kdeplot 사용하기
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Level Up - 여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree 직접 만들어보기
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Contents
문제
PClass에 따른 Fare 빈칸 평균으로 채우고 IsAlone 열 추가하기
방법
다음 단계를 따라 과제를 진행하세요.