Python (4) 썸네일형 리스트형 [DACON] 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터(count) 예측하기 - 모델링 import sklearn from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor train = pd.read_csv(r'C:\Users\ygh12\OneDrive\바탕 화면\DB\train.csv', encoding = "UTF-8") test = pd.read_csv(r'C:\Users\ygh12\OneDrive\바탕 화면\DB\test.csv', encoding = "UTF-8") # 결측치 제거 test = test.dropna() train = train.dropna() # X, Y 설정 axis = 0 : 행 / axis = 1 : 열 X_train = train.drop(['co.. [DACON] 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터 예측하기 - 기본 + 전처리 import pandas as pd train = pd.read_csv(r'C:\Users\ygh12\OneDrive\바탕 화면\DB\train.csv', encoding = 'UTF-8') test = pd.read_csv(r'C:\Users\ygh12\OneDrive\바탕 화면\DB\test.csv', encoding = "UTF-8") # a.shape : 데이터의 열과 행의 수를 관찰 print(train.shape) # a.head(n) : 데이터 상단 n개 출력 default = 5 # a.tail(n) : 데이터 하단 n개 출력 default = 5 print(train.head(5)) print(test.tail(10)) #a.isnull() : 결측치 확인. True False로 출력 p.. [OpenCV] 임계처리 오늘은 임계처리(Thresholding)에 대해 알아보자. Wikipedia에 따르면, 'Thresholding is the simplest method of segmenting images. From a grayscale image, thresholding can be used to create binary images.' 라고 적혀있다. 한국말로 번역하면, '임계처리는 이미지 분할의 가장 간단한 방법이다. 임계처리는 흑백(grayscale) 이미지로부터 이진화된 이미지를 만드는 데 사용될 수 있다.' 라고 한다. 쉬운 듯이 써 놓았지만 이미지 처리를 처음 접해보는 사람에게 한번 보자마자 이해하기 쉬운 문장은 아닌 것 같다. 조금 더 풀어서 보도록 하자. 먼저 임계처리를 수행하기 위해서는, 흑백 이미지.. [Python] if __name__ == '__main__' PyQt5를 공부하던 중 시작부터 궁금증이 생겼다. if __name__ == '__main__' -> 이 코드는 무슨 의미를 가지고 있는 걸까? if는 쉽게 이해할 수 있는 부분이기에 먼저 __name__과 __main__이 무엇인지 알아봐야 할 것 같다. __name__은 간단히 말해 실행되는 파일(=모듈) 명이고, 가변적이다. __main__은 실행시킨 모듈, 즉 최상위 모듈이다, 실행되는 동안에는 불변하다. 코드를 보며 이해해보자. 먼저 모듈을 실행시키는 방법에는 두 가지가 있다. 1. 모듈 내부에서 실행하는 것 2. 모듈을 import 해서 실행하는 것 - 다른 모듈에서 import 해서 사용하는 것 첫 번째 상황은 처음 파이썬을 할 때 사용하는 방법이다. 예를 들자면, #addex.py def.. 이전 1 다음
