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..

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.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix csv_file_path = '../../data/spv/spv_data.csv' try: df = pd..

주요 라이브러리 KoNLPy의 KKma 사용 gensim의 Word2Vec 사용 Sklearn의 K-Means 알고리즘 사용 pip install konlpy pip install gensim pip install scikit-learn 진행 순서 데이터 수집 형태소 분석 : 포스태깅 -> KoNLPy의 kkm 사용 -> morphs 사용 gensim의 Word2Vec을 사용하여 벡터화 진행 클러스터링 진행 Word2Vec 단어를 N차원의 벡터로 만들어준다 텍스트만 tokenizing 해서 넣어주면 알고리즘을 통해 토큰 간의 상관관계를 찾아내고, 서로 유사한 공간에 배치하도록 만들어진다. 구현 코드 데이터 호출 및 전처리 import pandas as pd from sklearn.cluster impor..

K-NN K-Means 공통점 K개의 점을 지정하여 거리를 기반으로 구현되는 거리 기반 분석 알고리즘 차이점 지도학습 비지도 학습 목적 : Classification 목적 : Clustering 이미지 출처 : https://opentutorials.org/course/4548/28942 회귀 VS 분류 - 생활코딩 지도학습은 크게 ‘회귀’와 ‘분류’로 나뉩니다. 회귀는 영어로 Regression이고, 분류는 Classification입니다. 와!! 말이 정말 어렵죠. 걱정 마세요. 알고 보면 하나도 안 어렵습니다. 그전에 아래 그 opentutorials.org