Fresh life: 신선한 인생

시계열 데이터 분석은 데이터가 시간의 흐름에 따라 변하는 패턴을 분석하는 방법입니다. 예를 들어 주식 가격, 기온, 판매량 등과 같은 데이터를 분석할 때 사용됩니다. 아래는 시계열 데이터 분석의 예시입니다.예시: 월별 온도 변화 분석1. 데이터 준비먼저, 예시 데이터를 생성하겠습니다. 월별 온도 변화를 나타내는 시계열 데이터를 생성하겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 날짜 범위 생성 (2020년 1월부터 2022년 12월까지)dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2022-12-31', freq='M')# 임의의 온도 데이터 생성np.random.seed(0)temperatures = 20 + 10 * np.sin(n..

필요한 라이브러리 가져오기: numpy: 수치 계산 라이브러리 pandas: 데이터 프레임 처리 라이브러리 seaborn: 데이터 시각화 라이브러리 sklearn.model_selection: 모델 선택 및 평가 관련 라이브러리 sklearn.svm: SVM 모델 sklearn.metrics: 모델 평가 지표 sklearn.preprocessing: 데이터 전처리 matplotlib.pyplot: 그래프 그리기 라이브러리 펭귄 데이터셋 로드: sns.load_dataset("penguins")를 사용하여 seaborn 라이브러리에서 기본 제공하는 펭귄 데이터셋을 로드합니다. 데이터 전처리: 결측치를 제거하고, LabelEncoder를 사용하여 'species' 열의 범주형 변수를 숫자로 인코딩합니다. 인..

오늘은 인공지능 알고리즘 중 지도 학습 중 분류 알고리즘에 속하는 SVM에 대하여 알아보자! 아래는 예제에 활용할 데이터이며, 아래는 펭귄의 종, 서식지, 부리의길이, 부리의 두께, 물갈퀴의 길이, 체중, 성별이 담겨져있다. 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns #펭귄 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("파일의경로/penguins.csv") sns.violinplot(x="species", y="body_mass_g", hue="sex", data=df, split=True) 데이터 전처리 결측치가 몇 개인지 파악하고 dropna()로 제거..

아래 코드는 RandomForestClassifier를 사용하여 Iris 데이터셋을 다루는 예시입니다. 다음은 코드의 주요 단계와 각 부분에 대한 설명입니다. # 필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.preprocessing impo..

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 ..

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..