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tfidf = dict(zip(vectorizer.gㅗ et_feature_names(), vectorizer.idf_)) # 토큰이름, 토큰값 pd.DataFrame(columns=['tfidf']).from_dict(dict(tfidf), orient='index') # tfidf는 딕셔너리상태, key를 'index'로 받고 값은 그대로, 열은 'tfidf'로 한다

xgboost # xgb.DMatrix -> xgb.train -> xgb.train.predict -> xgb.plot_importance xgb.DMatrix(train_df, train_y) xgb.train(매개변수리스트, DMatrix로 변환한 train, DMatrix로 변환한 train/test리스트) xgb.train.predict(DMatrix로 변환한 test) plst = list(param.items()) # ['multi:softprob', 0.1, 3, 1, 3, 'mlogloss', 1, 0.8, 0.3, 0] xgtrain = xgb.DMatrix(train_X, label=train_y) # dev_X는 (15663rows×8columns)인 df, dev_y는 15663인..

TRUNCATE 또는 TRUNCATE TABLE문은 테이블에서 모든 행을 삭제하는 데이터 정의 언어(DDL)이다. 데이터베이스가 가지고 있는 무결성을 유지하는 메커니즘을 생략하여 빠른 제거를 실현하고 있는 경우가 많다. import string # 문자/숫자의 리스트 출력 grouped_df = train_df.groupby('author') for a, b in grouped_df: # a는 그룹화한 변수의 값들, b는 그 이외의 합쳐진것들 for c, d in b.iterrows(): # c는 인덱스, d는 합쳐진 집합을 하나씩 푼것

.split(expand=True) .unstack() codecs