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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Level Up - 여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree 직접 만들어보기
LEVEL UP
하고
싶으면
도전하세요!
LEVEL UP 코스는 online book을 참고하여 혼자서 해낼 수 있도록 만들어졌습니다. 커리큘럼 진도와는 상관 없으므로 진행하지 않으셔도 학습에 아무런 지장이 없습니다. 더 높은 수준으로 나아가고 싶다면 진행하세요!
여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree
stage1의 심화입니다. 앞선 실습에서는 카테고리 특성만 존재하는 트리, 연속적 특성만 존재하는 트리를 다뤘는데 이번에는 둘 모두 존재하는 트리를 다뤄보겠습니다.
아래와 같은 train data가 있다고 가정할게요.
무게
움직이는
가?
동식물
분류
28
yes
animal
2
yes
plant
9
yes
animal
6
no
plant
이제 생물의 무게와 운동성을 보고
동물인지 식물인지 분류
하세요.
간단하게 트리를 만들어보면 이런게 가능하겠죠?
미션$1
여러 특성 데이터 기반의 Tree 만들기
미션$2
예시 트리와 다른 방식으로도 만들어보기
1~4번 생물에 대한 분류만 맞으면 성공입니다.
Solution - 모범 답안
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여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree
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