우주수첩의 우주먼지

2024.01.29 - [😒 저 저 저 개념없는 나/⛓️ DL & ML] - [문서 제목 자동 분류 작업 | Classification] 2. 모델 별 실행 결과 | 인턴 [문서 제목 자동 분류 작업 | Classification] 2. 모델 별 실행 결과 | 인턴 0. Data train : 80% test : 20% 1. K-NN neighbor == 3 import pandas as pd from konlpy.tag import Kkma import string from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbor..

이전에 클러스터링으로 진행했던 결과와 비교하기 위해서 이번에는 지도학습으로 동일하게 문서 분류를 진행하고자 한다. 기존 데이터셋에 CATEGORY라는 colunm을 추가하여 지도학습에 사용할 데이터를 생성한다. 팀장님께서 요구하셨던 것이 사내 문서 제목으로만 분류를 하는 것 이였기에 순전히 문서 제목에서 키워드를 탐지하여땨. 1. 데이터 생성 세 개의 Class로 분류하는데 0 == 교육 : 문서 제목에 교육등의 단어가 포함된 문서들 1 == 시험 : 문서 제목에 시험 등의 단어가 포함된 문서들 2 == 자료 : 그 외의 모든 문서들 로 CATEGORY colunm의 값을 POWER ☆NOGADA☆로 지정하였.땨 2. 최적 모델 탐지 좋은 라이브러리를 하나 소개하고자 한다. 사용하는 Dataset을 기준..