pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - CART 알고리즘을 통해 우선적으로 분류되어야 할 변수를 선택 1. 이론 1) Gini Index를 통해 데이터의 대상 속성을 얼마나 잘못 분류할지를 계산 2) 각 속성별(male, female, 1, 2, 3...)로 계산하여 최소값을 계산 2. 데이터셋 준비 1) kaggle 타이타닉 데이터 셋 다운로드(링크에서 titanic 검색) 2) 데이터 전처리 import pandas as pd data = pd.read_csv('E:/수료증/인프런/밑바닥부터시작하는머신러닝/train.csv') data2 = data[['Pclass', 'Sex', 'Survived']] - Pclass : 승선권 클래스(1, 2, 3) - Sex : 성별(male, female) - Survived : 생존..

0. 목표 - 타이타닉 데이터 셋에서 ID3 알고리즘을 통해 우선적으로 분류되어야 할 변수 선택 1. 수식 - Gain(A) = Info(D) - Info A(D) => A의 정보 소득 = 전체 데이터(D)의 정보량 - 속성 A로 분류시 정보량 => 우선적으로 분류되어야 할 변수는 최종 결과값(A의 정보 소득)이 가장 큰 값 2. 준비물 1) kaggle 타이타닉 데이터 셋 다운로드(링크에서 titanic 검색) 2) 데이터 전처리 import pandas as pd data = pd.read_csv('E:/수료증/인프런/밑바닥부터시작하는머신러닝/train.csv') data2 = data[['Pclass', 'Sex', 'Survived']] - Pclass : 승선권 클래스(1, 2, 3) - Sex..