ScalingLabel Encoder글자를 만나면 숫자로 바꿔준다.글자로 되어있는 특성(feature)들을 다 숫자로 바꿔야만 머신러닝 딥러닝이 잘 동작한다.1. 우선 데이터를 만들어 줍니다.import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A' : ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'B' : [1, 2, 3, 1, 2]}) 2. LabelEncoder를 통해 'A' 컬럼 기준으로 학습 시켜보겠습니다. from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = LabelEncoder()le.fit(df['A']) 3. 학습시킨 값들을 보니 array(['a', 'b', 'c'], dtype=object) 이렇게 a, b, c를..

Wine 데이터를 Scaling 하고 레드 와인과 화이트 와인으로 구별해보자!!Scaler란?동일한 범위 내로 데이터를 만들기 위해 사용하는 방법입니다. 종류1. min-max scaler- 최소 0 최대 1 이내의 범위에 데이터를 위치 시키는 방법이다.2. standard scaler- 각각의 데이터들이 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 만드는 방법이다.등등...TIP데이터 분석을 할 때 중요 특성에 대해서 알고있어야한다. 해당 중요 특성이 그래프나 분석할 때 영향을 많이 주기 때문이다.그래서 사용하는 함수인 feature_importances_ 함수를 사용하면 됩니다. 이제 본격적으로 Wine Data를 활용하여 Scaling을 하고 레드와인과 화이트 와인을 구별해보겠습니다. 1.우선 데이터를 받아..

보스턴 집 값 예측하기!!from pandas import read_csvurl = 'https://raw.githubusercontent.com/PinkWink/forML_study_data/refs/heads/main/data/boston_housing.csv'column_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'PRICE']boston_pd = read_csv(url, delimiter=r'\s+', names=column_names)boston_pdurl을 통해 csv파일을 pandas를 통해 DataFrame으로 만들어 주는 작업을 하였습니다.1...

지도 학습 & 비지도 학습지도학습 : 정답(Label)과 문제(feature) 이 있는 데이터셋을 사용해 모델을 학습하는 방법입니다. 주어진 입력 데이터에 대해 올바른 출력을 예측할 수 있도록 모델을 훈련시킵니다. 종류1. Classifier(분류)2. Regreession(회귀) 비지도 학습 : 정답(Label)이 없는 데이터를 이용해 패턴이나 구조를 찾아내는 기계 학습 방식입니다. 즉, 입력 데이터에 대한 명확한 정답이 주어지지 않은 상태에서 데이터를 이해하고, 이를 바탕으로 그룹화하거나 특징을 추출합니다. 종류1. 군집2. 차원 축 저희는 저번에 Iris 품종 구별(Classifier)를 하였습니다. 이번에는 회귀 중 선형 회귀에 대해 알아 볼 것입니다.우선 선형 그래프란 x축과 y축의 값으로 구성..

꽃 잎과 꽃 밭침의 길이와 너비로 IRIS 꽃의 품종을 분류하는 모델을 만들어보자.# 사이킷런에 있는 아이리스 꽃에 대한 데이터셋을 가져옵니다.from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()# 해당 iris에서 사용할 수 있는 함수들 목록을 불러옵니다.iris.keys()위의 코드를 사용하면 iris에 관련한 데이터 셋을 가져올 수 있습니다.그리고 keys()를 활용해 기본 정보를 볼 수 있는 함수 목록들을 볼 수 있습니다. # 특성 : 해당 iris 품종의 꽃받침 길이, 너비 또는 꽃잎의 길이, 너비가 있는 것을 확인할 수 있습니다.iris.feature_names # Label : 즉 iris 품종 우리가 예측해야 할 값.('setosa', 've..

RANK 함수RANK 함수는 특정 컬럼의 값을 기준으로 순위를 매깁니다. 이 때 동일한 값이 있을 경우 같은 순위를 부여하지만, 다음 순위는 건너뜁니다.위 테이블에서 RANK() 함수는 두 번째와 세 번째 행에 같은 순위 2을 부여한 후, 네 번째 행에는 순위를 건너뛰어 4를 부여합니다. 사용 예시:select emp_no, salary, rank() over w as rank_num -- rank 함수 사용from salarieswhere emp_no = 10560window w as (partition by emp_no order by salary desc);DENSE_RANK 함수DENSE_RANK 함수도 순위를 매기지만, 순위가 건너뛰지 않는 점이 RANK 함수와 다릅니다. 동일한 값이..

윈도우 함수(Window Functions)는 SQL에서 데이터 분석과 계산을 더욱 강력하고 유연하게 처리할 수 있게 해주는 기능입니다.데이터 집합을 다양한 방식으로 처리할 수 있도록 도와주는 윈도우 함수는 특히 데이터 분석 및 리포트 작성에 유용합니다.새로운 컬럼을 만들어서 출력합니다. 사용 예시:-- 무조건 over가 있어야 window function 사용이 가능합니다.SELECT column1, column2, ... ROW_NUMBER() OVER () AS row_numFROM table;ROW_NUMBER() : 각 행마다 순차적으로 숫자를 부여해주는 기능을 합니다. 즉, 기본적인 행 번호를 부여합니다. 활용 1: SELECT emp_no, title, salary, R..

MySQL 인덱스인덱스는 데이터베이스에서 검색 성능을 향상시키는 중요한 도구입니다. 책의 목차처럼 작동하며, 테이블의 특정 열을 빠르게 검색할 수 있도록 돕습니다. 인덱스 기본 생성:-- 방법CREATE INDEX index_nameON table_name (column_1, column_2, ...);-- 예시create index i_hire_date on employees(hire_date);이 구문에서 괄호 안에는 자주 검색할 열을 지정합니다. 단일 열 인덱스 뿐 아니라 다중 열을 사용한 복합 인덱스도 생성 할 수 있습니다. 복합 인덱스:-- 방법CREATE INDEX idx_nameON table_name (column1, column2);-- 예시create index i_composite o..

plt.subplots()우선, numpy를 통해 데이터를 생성해보겠습니다.import numpy as np# a는 np.linspace를 사용하여 0부터 10까지 11개의 균등한 간격의 숫자를 생성a = np.linspace(0,10,11)# b는 a의 각 원소를 4제곱한 값을 가진 배열b = a ** 4# x는 0부터 9까지의 정수 배열을 생성x = np.arange(0,10)# x의 각 원소에 2를 곱한 값을 가진 배열y = 2 * x plt.subplots() 객체는 더 자동화된 축 관리자로 작용합니다. 이로 인해 여러 플롯을 나란히 표시하는 것이 훨씬 쉬워집니다.튜플 언패킹을 사용하여 Figure 객체와 numpy 배열의 축을 모두 잡는 방법에 주목하세요.# plt.figure()와 유사하게 사..

MySQL 트리거란 무엇인가?MySQL 트리거는 테이블에 연결된 저장 프로그래밍의 일종입니다. 특정 이벤트가 발생하면 자동으로 활성화 됩니다. 이 이벤트는 반드시 INSERT, UPDATE, 또는 DELETE와 같은 DML(데이터 조작 언어) 명령어와 관련이 있어야 합니다. 트리거는 데이터베이스의 일관성과 무결성을 유지하는데 매우 유용한 도구입니다. 트리거는 두 가지 유형으로 나뉩니다.BEFORE 트리거: 이벤트 발생 전에 실행 됩니다.AFTER 트리거:  이벤트 발생 후에 실행 됩니다.예를 들어, 트리거는 테이블에 새 레코드가 삽입되기 전에 또는 레코드가 업데이트 된 후에 활성화 될 수 있습니다.DELIMITER $$CREATE TRIGGER before_salaries_insertBEFORE INSE..