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데이터 프레임 컬럼 날짜 변환 to_datetime() pd.to_datetime(df["날짜로변화하려는 컬럼"]) 날짜 변환 커스텀 pd.to_datetime(df).dt.strftime("%Y/%m/%d") 2024. 1. 17.
데이터프레임 중복 제거 - drop_duplicates() df.drop_duplicates() 2024. 1. 17.
[YouTube] 드로우앤드류 2024년을 새로운 기회로 만들어 보세요! (트렌드 코리아 2024) https://www.youtube.com/watch?v=ZBE2Y5xhYZ4 드로우앤드류 영상을 보면서 딱 꽂힌 게 "육각형 인간"이었다. 올해 나는 나의 기준이 없어서 힘이 들었다. ​ 일에 있어서는 내 역량을 넘어서는 일의 범위에서 허우적거렸는데, 회사의 기준에 맞추다 보니 금방 지치게 됐다. ​ 인간관계에서도 내 나름대로 잘 사는 것 같았지만, 조금이라도 마음속에서 비교를 시작하면 금방 무너졌다. ​ 스스로 객관화도 해보고 주변 사람들에게 이야기를 들어도 한 번 출렁이는 마음의 물결은 금방 잔잔해지지는 않았다. ​ 왜일까? ​ 지금 생각해 보면 모든 기준이 외부에 맞춘 채 나를 바라보고 있었지 않았나 싶다. ​ 누구에게나 꽃이 피는 시기가 다르듯, 모두의 시간은 다르게 흘러가는데 나는 또 한 번 .. 2023. 12. 3.
분류 모델 평가 지표 정리 (with 파이썬 머신러닝 완벽가이드) 이진 분류의 경우 데이터의 구성에 따라 ML Model 성능을 왜곡할 수 있기 때문에 정확도 수치 하나만 가지고 성능을 평가하지 않는다. 이 문구를 통해 평가 지표에 대한 공부의 필요성을 느꼈다. 분류 모델에서 대표적인 평가 지표를 정리해봤다. 정확도(Accuracy) 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표. 불균형한 레이블 값 분포에서 모델 성능을 판단할 경우, 적합한 평가 지표가 아니다. 정확도는 데이터 분포도가 균일할 때 사용 혼동행렬(오차행렬) Confusion Matrix Negative Positive Negative TN 예측 : Negative 실제 : Negative FP 예측 : Positive 실제 : Negative Positive FN 예측 : Negative 실제 : P.. 2023. 11. 30.
Window Pycharm(파이참) GPU 연결 with tensorflow 먼저 https://kc9302.tistory.com/114 이걸 참고해서 1~4번까지 하고 나서 다음 내용을 확인해볼 수 있다. 구분 버전 GPU GeForce GTX 1050 Ti Anaconda Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64 Python 3.8 CUDA cuda_11.2.0_460.89_win10 tensorflow-gpu 2.5.0 torchvision 0.9.0 torchaudio 0.8.0 cudatoolkit 11.1 이전에 설정한 환경과 동일하다. 하지만 처음 동작시 GPU를 인식하지 못했다. 원인은 tensorflow 버전이 맞지 않았다. https://spltech.co.uk/installing-tensorflow-2-9-with-gpu-support/ .. 2023. 11. 26.
Window Pycharm(파이참) GPU 연결 with pytorch 구분 버전 GPU GeForce GTX 1050 Ti Anaconda Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64 Python 3.8 CUDA cuda_11.2.0_460.89_win10 pytorch 1.8.0 torchvision 0.9.0 torchaudio 0.8.0 cudatoolkit 11.1 import torch.cuda.is_available() 결과값이 False 일 때 해결법. 1. 컴퓨터 GPU를 확인한다. win10 기준 제어판 - 하드웨어 및 소리 - 장치 및 프린터 - 장치관리자 - 디스플레이 어댑터로 들어가면 해당 GPU 모델명 확인 가능 2, 아나콘다를 설치한다. https://www.anaconda.com/download 이곳에서 다운로드 및 설치 크게 .. 2023. 11. 26.
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