✔ 서포트 백터 머신 (Support Vector Machine) - 두 클래스로부터 최대한 멀리 떨어져 있는 결정 경계를 찾는 분류기 - 특정 조건에 만족하는 동시에 클래스를 분류하는 것을 목표 데이터로 실습 1. 기초설정 from sklearn.datasets import load_digits #샘플 데이터 import numpy as np digits = load_digits() digits.keys() 2. 데이터만 분리하기( 샘플데이터에서) 독립변수로 사용예정 data = digits['data'] data.shape 3. target 데이터 변수의 저장하기 종속변수로 사용예정 target = digits['target'] target.shape 4. 시각화 해서 데이터 확인 하기 import ..

목표: csv 데이터를 가지고 여러가지 기준으로 시각화해서 만들어보기 1. 기초설정 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #그래프로 확인하기 위한 시각화 라이브러리 import seaborn as sns #matplotlib 기반으로 만들어진 시각화 라이브러리 2. csv파일 shop변수에 저장 shop = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT-1/데이터분석/shop_201806_01.csv') shop 3. shop 데이터 기초 파악 pd.set_option('display.max_columns',40) shop.info() 4.사용할 컬럼만 확인 후 재정렬 view_..