9566

빅데이터 분석기사 3회 - 실기 작업형 1번 문제 작업형 1 공식사이트 : https://dataq.goorm.io/exam/116674/%EC%B2%B4%ED%97%98%ED%95%98%EA%B8%B0/quiz/3 1-1번 작업형 1-1번 : 상위 70% 추출 + 사분위수 Q1의 값을 구하시오. import pandas as pd a = pd.read_csv('/data') a = a.iloc[: int(len(a)*0.7)] answer = a['x1'].describe()['25%'] print(answer) 작업형 1-1번(공식사이트에서 해보기) import pandas as pd X_train = pd.read_csv("data/X_train.csv") X_train = X_train.iloc[..

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ​ 개인정보 익명처리법 가명-일반화-섭동-치환 가일섭치(과일섭취) ​ 비식별 조치 가이드라인의 적정성 평가 프로세스 기초 자료 작성-평가단 구성-평가 수행-추가 비식별 조치-데이터 활용 기구수 추활 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ​ 데이터 정확성 정확성-사실성-적합성-필수성-연관성 ​ ​ 데..

# 9. 회귀 모델 # 9-1. 선형 회귀(릿지/라쏘) from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.linear_model import ElasticNet model = ElasticNet() # 9-2. 결정나무 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor model = DecisionTreeRegressor(random_state=0) # 9-3. SVM from sklearn.svm import SVR model = SVR() # 9-4. 랜덤포레스트 fr..

# 8. 분류 모델링 # 8-1. 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model1 = RandomForestClassifier(max_depth=10, n_estimators=100) model1.fit(new_X_train, new_y_train) print(model1.score(new_X_train, new_y_train)) predict = model1.predict_proba(X_val) pred = predict[:, 1] from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred)) # 8-2. 로지스틱 회귀 from sklearn.linear_mod..