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rubus0304 님의 블로그
https://velog.io/@arinlee/%ED%86%B5%EA%B3%84%ED%95%99-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C-%EC%84%B8%EC%85%98-3%ED%9A%8C%EC%B0%A8 [통계학] 라이브 세션 3회차_t-r검정, 카이제곱검정 실습해보기contentst-test 실습하기카이제곱검정 실습하기summaryt-test 실습하기:표본의 평균 비교/ 모집단의 분산을 모를때 연속형 자료에 사용한다.T-TEST: 가설 설정하기가설 설정귀무가설: 남성과 여성의 평균velog.io Tableau 1,2 주차 강의 완강.머신러닝 과제 필수과제 1,2,3,4 풀이완.
PPT 들어갈 내용 및 파이썬 파일 취합완료! 1. Project 달달 (달구벌에서 달리는 자동차 사고 예측)(주제: 대구 지역의 교통사고 시공간 및 환경 정보를 활용하여 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 모델 개발) 2. 목차O bjective (목표)N ecessary data (데이터)A nalytics (*상관관계 안 나옴/ EDA: 탐색적 데이터 분석 (시각화만) / ML: 머신러닝 코드) I nterpretation (해석) (머신러닝 숫자가 잘 나왔다 - / 시각화를 통해 분석) R eport (보고) 3. Objective 4. Objective: 목표- 프로젝트의 목표: 대구 교통사고 피해예측을 위해 ECLO를 포함한 시공간 데이터를 학습시킨 시공간데이터만으로 예측가능한 회귀모델을 ..
[프로젝트 3일차]
1. 전처리2. 파생변수 (시간정보)3. 파생변수 (공간정보) train_df_9 (동별 대구 CCTV, 보안등, 어린이 보호구역, 주차장 갯수/ 동별 사망자수, 중상자수, 경상자수, ECLO/ 고속도로유무/ 도로유형)test_df_9 (동별 대구 CCTV, 보안등, 어린이 보호구역, 주차장 갯수/ 동별 사망자수, 중상자수, 경상자수, ECLO/ 고속도로유무/ 도로유형) 4. 모델링test_x_1 = test_df_9.drop(columns=['ID','군구','사고유형시']).copy() train_x_1 = train_df_9[test_x_1.columns].copy()train_y_1 = train_df_9['동사망자수'].copy()train_y_2 = train_df_9['동중상자수'].cop..
[프로젝트 2일차]
#df8 편집(주차장 정보)df8 = pd.read_csv("대구 주차장 정보.csv",encoding="EUC-KR")df8 = pd.read_csv("대구 주차장 정보.csv",encoding="EUC-KR")address_pattern = r"(\S+) (\S+) (\S+)"df8[["addr_1", "addr_2", "addr_3"]] = df8["소재지지번주소"].str.extract(address_pattern)df8_edit=df8.reset_index(drop=True)df8_edit_1=df8_edit.groupby(["addr_1", "addr_2", "addr_3"]).count()df8_edit_2=df8_edit_1['주차장관리번호'].reset_index()df8_edit_3=d..