타이타닉 (2) 썸네일형 리스트형 결정트리를 이용한 타이타닉 생존자 예측 2018. 7. 2. 08:00 타이타닉 생존자 예측이라는 주재를 가지고 신경망으로 분류를 했던 적이 있습니다. 당시엔 Keras를 사용했는데요. 이번에는 결정트리 Decision Tree 기법을 이용하려고 합니다. 그리고 사이킷런 Scikit Learn을 이용할 거구요^^ 먼저 데이터는 이전에 했던 [Keras] 타이타닉 생존자 예측에서 사용한 엑셀로된 데이터 입니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline raw_data = pd.read_excel('titanic.xls') raw_data.info() 필요한 모듈과 데이터를 읽었습니다.데이터가 1300개 정도로 보이지만, 중요 데이터인 age가 null이 있어.. [Keras] 타이타닉 생존자 분석. 디카프리오는 정말 살 수 없었을까? 2018. 4. 13. 08:00 영화 타이타닉의 감동을 이번 공부를 하면서 느꼈네요. 머신러닝을 공부하는 분들이 항상 수행하는 연습문제로 MNIST 필기 숫자 인식과 함께 타이타닉 생존자 분석이 있습니다. 저도 역시 공부하는 과정에서 거쳤구요. 이번에는 최근 그 매력에 빠진 케라스(Keras)로 수행해보려고 합니다. 그리고, Keras로 수행한 후 레오나르도 디카프리오가 연기한 그 역할의 남자 주인공의 생존 가능성을 한 번 확인해 보려고 했습니다.^^ 언제나 그랬지만, 오늘도 역시 혼자힘으로는 못하고 많은 분의 도움을 받았습니다. 일부 내용은 그대로 따라했구요. 먼저 Pandas를 이용한 분석과 다양한 데이터를 들여다보고 시각화하는 것은 Matt dePero님의 Titanic Machine Learning from Disaster[바로.. 이전 1 다음
