이언배 연구노트

내가 쓸 모델들은 총 4개. 1. Multinomial Logit Regression from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_split######################학습, 테스트 셋 구분# Split the dataset into training and testing setsX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test..

데이터 구축이 끝났다.이제 지난번에 거쳤던 요리의 과정을 고스란히 다시 거쳐보는 작업이 남아있다.결과가 어떻게 나올지는 나도 잘 모른다.그냥 해야할 것을 차근차근 해보자.1. 전처리# 불러올 column들을 지정해주자.col_names = ['pmid', 'title', 'cls_main', 'digi_type', 'gro_flo_co', 'und_flo_co', 'total_area', 'bdtyp_cd', 'roa_cls_se', 'rds_dpn_se', 'road_bt', 'buld_age', 'dist_tord', 'dist_toapt', 'dist_tocbd', 'dist_tostation', 'mlsfc_cl']# 위 column 들로 query 문을 작성해보자.col_t..