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Scikit-learn
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2021년 9월 2일 (목) 16:58 판
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2021년 9월 2일 (목) 16:58
→결측치 처리
62번째 줄:
62번째 줄:
imputer = SimpleImputer()
imputer = SimpleImputer()
imputed_train_X = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(train_X)) # 학습용 자료에 결측치 채워넣기.
imputed_train_X = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(train_X)) # 학습용 자료에 결측치 채워넣기.
−
test_train_X = pd.DataFrame(imputer.
fit_transform
(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기.
+
test_train_X = pd.DataFrame(imputer.
transform
(test_X)) # 테스트용 데이터에 결측치 채워넣기.
(위에서 사용하는 메서드와 다르다. 무슨 차이일까..)
</syntaxhighlight>결측치를 채우는 것만으로도 정밀도가 올라가는 경우가 많다.
</syntaxhighlight>결측치를 채우는 것만으로도 정밀도가 올라가는 경우가 많다.
+
SimpleImputer(strategy='median')
|}
|}
= 모델 검증 =
= 모델 검증 =
Sam
사무관
,
인터페이스 관리자
,
관리자
, 교사
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