Fresh life: 신선한 인생

머신러닝 모델에서의 coef와 intercept는 주로 선형 모델에서 사용되는 용어입니다. 주로 선형 회귀와 로지스틱 회귀에서 나타나는데, 이들은 입력 변수와 목표 변수 간의 관계를 모델링하는데 사용됩니다. coef (계수): coef는 회귀 모델에서 각 입력 변수의 계수를 나타냅니다. 선형 회귀의 경우, y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn에서 b1, b2, ..., bn이 coef에 해당합니다. 로지스틱 회귀의 경우, 이진 분류의 경우 y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn에서도 선형 회귀와 같이 계수가 적용되며, 다중 클래스 분류의 경우 각 클래스에 대한 계수가 있습니다. 중요성: 계수는 해당 입력 변수가 모델 예측에 얼마나 영향을 미치는지를 ..

로지스틱 회귀 알고리즘은 이진 분류 문제에 많이 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현할 때, 최적화 알고리즘을 선택할 수 있는데, 그 중에서도 liblinear, newton-cg, lbfgs, sag, saga가 많이 사용됩니다. 각 알고리즘에 대해 간단하게 설명해보겠습니다. 1. liblinear: 특징: 이 알고리즘은 작은 데이터셋에 적합하며, L1 정규화와 L2 정규화를 모두 지원합니다. 적용 분야: 작은 규모의 데이터셋이나 고차원 데이터에 적합합니다. 2. newton-cg: 특징: 뉴턴 메서드를 사용하여 비용 함수를 최적화합니다. L2 정규화를 지원하며, 다변수 최적화에 효과적입니다. 적용 분야: 중간 규모의 데이터셋에서 잘 동작하며, 다차원 최적화 문제에 ..

전체 코드 및 해석 import streamlit as st st.text_input("Your name", key="name") #텍스트인풋을 통해 위젯을 화면에 출력합니다. st.session_state.name #매직 기능을 활용해 입력값을 출력합니다. session_state는 mutablemapping[str,any] 형태로 현재 session 상태값을 관리하는데, text_input을 통해 입력값을 session_state.key 형식으로 불러올 수 있습니다. 실행 결과 - text_input으로 원하는 입력값을 받아서 다른 함수에 입혀서 사용해보세요!

안녕하세요. 이번에는 코드별로 따로 설명을 하지 않고, 전체코드에 주석으로 설명을 대체하였습니다. 전체 코드& 해석 import streamlit as st import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns def main(): with st.sidebar: st.header("sidebar") day = st.selectbox("select a day", ["Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun"]) #사이드 바를 만들고, 사이드바 헤더를 'sidebar'로 지정한다. #day에 셀렉트박스를 만들어서 요일을 넣어준다. tips = sns.load_dataset("tips") filtered..

해당 코드는 Streamlit을 사용하여 간단한 웹 애플리케이션을 만들고, Slider 위젯을 통해 가격을 선택하는 예제입니다. 코드를 블로그 작성용으로 해석하면 다음과 같습니다. Streamlit을 사용한 단순한 가격 선택 애플리케이션 import streamlit as st def main(): st.title("streamlit Button widget") price = st.slider("단가:",1000,10000,value=5000) st.write('가격은',price,'원입니다.') if __name__ == "__main__": main() 해석: 1. streamlit 라이브러리를 임포트합니다. 2. main 함수를 정의합니다. 3. st.title을 사용하여 웹 애플리케이션의 제목을 ..

해당 코드는 Streamlit과 Plotly를 사용하여 성별에 따른 팁(tip) 데이터를 시각화하는 간단한 웹 애플리케이션을 생성하는 코드입니다. 아래는 코드의 주요 부분을 단계별로 설명한 것입니다. 1. 라이브러리 임포트 import streamlit as st import seaborn as sns import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots streamlit: Streamlit 웹 애플리케이션을 만드는 데 사용되는 라이브러리 seaborn: 시각화 라이브러리, 여기서는 샘플 데이터를 로드하기 위해 사용 plotly.graph_objects와 plotly.subplots: Plotly를 사용하여 인터랙티브한 차..

이 코드는 Streamlit을 사용하여 "tips" 데이터셋에서 얻은 통계 정보를 테이블과 st.metric을 사용하여 시각화하는 간단한 데이터 디스플레이 예제입니다. 코드를 세부적으로 살펴보겠습니다. 라이브러리 임포트: import streamlit as st import pandas as pd import seaborn as sns 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. streamlit은 웹 애플리케이션을 만들기 위한 주요 라이브러리이고, pandas는 데이터프레임을 다루기 위한 라이브러리, seaborn은 시각화를 위한 라이브러리입니다. 데이터 캐싱을 위한 데코레이터 설정: def load_data(): df = sns.load_dataset("tips") return df @st.cache_data..

이 코드는 Streamlit을 사용하여 간단한 데이터 편집 및 분석 도구를 만드는 예제입니다. 코드를 세부적으로 살펴보겠습니다. 1. 라이브러리 임포트: import streamlit as st import pandas as pd 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. streamlit은 웹 애플리케이션을 만들기 위한 주요 라이브러리이고, pandas는 데이터프레임을 다루기 위한 라이브러리입니다. 2. 데이터프레임 생성: df = pd.DataFrame( [ {"command": "st.selectbox", "rating": 4, "is_widget": True}, {"command": "st.balloons", "rating": 5, "is_widget": False}, {"command": "st.tim..

아래 코드는 Streamlit을 사용하여 간단한 데이터 시각화 애플리케이션을 만드는 예제입니다. 코드를 세부적으로 살펴보겠습니다. sns에서 제공되는 기본 데이터를 불러와서 시각화 하는데, 체크박스를 만들어서 클릭하고, 클릭하지 않았을 때 효과를 넣는 방법에 대한 내용입니다. Streamlit 및 관련 라이브러리 임포트: import streamlit as st import pandas as pd import seaborn as sns 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. streamlit은 웹 애플리케이션을 만들기 위한 주요 라이브러리이고, pandas는 데이터프레임을 다루기 위한 라이브러리, seaborn은 시각화를 위한 라이브러리입니다. 데이터 캐싱을 위한 데코레이터 설정: @st.cache_data..

1. Streamlit 설치 Streamlit은 Python 패키지이므로 pip를 사용하여 간단히 설치할 수 있습니다. pip install streamlit 2. 간단한 Streamlit 앱 만들기 간단한 예제를 통해 Streamlit을 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다. 예제 앱은 "Hello, Streamlit!"을 출력하는 기본적인 형태입니다. 3. Streaml # app.py import streamlit as st def main(): st.title("My First Streamlit App") st.write("Hello, Streamlit!") if __name__ == "__main__": main() 앱 실행 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 Streamlit 앱을 실행합니다. str..