타겟 인코딩 (Target Encoding)
Removing the First Level pd.concat 함수에는 drop_first라는 매개 변수도 포함되어 있는데, 첫 번째 수준을 제거함으로써 k-1 더미를 k개의 범주형 수준에서 벗어나게 할지 여부를 지정한다. 이 경우 첫 번째 수준인 area_a를 제거하고자 하는 이유는 보통 사용되지 않는 [0,0,0]의 인코딩을 사용함으로써 더 효율적인 인코딩을 제공한다. area를 단지 세 개의 열로 인코딩하고 a의 범주형 값을 [0,0,0]으로 매핑한다. import pandas as pd dummies = pd.get_dummies(['a', 'b', 'c', 'd'], prefix = 'area', drop_first = True) print(dummies) 위의 데이터에서 볼 수 있듯이 area..
2023. 7. 27.
Dropping / Concatenating
Dropping Fields 값이 없는 필드를 신경망에 삭제해야 한다. 다음 코드는 MPG 데이터 세트에서 이름 열을 제거한다. import os import pandas as pd df = pd.read_csv('auto-mpg.csv', na_values = ['NA', '?']) print(f"Before drop : {list(df.columns)}") df.drop('name', 1, inplace=True) print(f"After drop : {list(df.columns)}") Before drop : ['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'year', 'origin', 'name'] Aft..
2023. 7. 27.
CatBoost
CatBoost CatBoost는 Yandex에서 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이는 다른 기능 중에서 클래식 알고리즘과 비교하여 순열 기반 대안을 사용하여 범주형 기능을 해결하려고 시도하는 그레디언트 부스팅 프레임워크를 제공한다. pip install catboost import numpy from catboost import CatBoostRegressor dataset = numpy.array([[1,4,5,6], [4,5,6,7], [30,40,50,60], [20,15,85,60]]) train_labels = [1.2, 3.4, 9.5, 24.5] model = CatBoostRegressor(learning_rate=1, depth=6, loss_function='RMSE') ..
2023. 7. 12.
