Kaggle - 호텔 예약 데이터 분석 및 모델링 1 ( Hotel Reservation )

https://www.kaggle.com/datasets/ahsan81/hotel-reservations-classification-dataset Hotel Reservations Dataset Can you predict if customer is going to cancel the reservation ? www.kaggle.com Hotel Reservations 온라인 예약 플랫폼을 통해서 예약한 호텔에 대해 고객들의 선택은 굉장히 유동적입니다. 예약 취소나 노쇼가 흔하게 일어나죠. 호텔 입장에서는 이런 상황을 미리 예측하고 줄여야 손해를 막을 수 있습니다. EDA와 시각화를 해보고 다양한 모델들을 만들어봅시다. 시각화에 굉장히 많은 시간을 투자했습니다. 컬럼이 많아서 시각화 하여 서로의 관계를 ..

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• · 2023. 2. 8.

[Data Visualization] 시각화 연습 - Netflix Data Visualization 2

오늘은 위의 그래프를 만들어 볼 것입니다. 흠 우선 이번에도 matplotlib 의 subplots를 사용해보면 좋겠네요. 상위 3개의 국가 그래프에는 빨간색을 칠해야하고 각 그래프의 위쪽에는 해당 국가의 컨텐츠 수를 써야합니다. 그리고 500개 단위로 라인을 그어줘야 하고 오른쪽에는 Insight 텍스트까지 넣어보면 되겠네요. 하나하나 코드를 다 뜯어서 어떤 식으로 전개되는지 해봅시다 ! 불필요한 데이터들을 계속해서 정리해주는 작업을 합니다 . 동시에 필요한 컬럼들을 생성합니다. 'counts' 값이 많은 순서대로 내림차순 저번 시간에 해봤던 반복문을 통한 주석달기. 정말 유용하게 쓸 수 있음 ! # Remove border from plot for s in ['top', 'left', 'right']..

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• · 2023. 1. 25.

[Data Visualization] 시각화 연습 - Netflix Data Visualization

Dataset - Kaggle 의 netflix_titles.csv 데이터 세트 https://www.kaggle.com/code/joshuaswords/netflix-data-visualization Netflix Data Visualization Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com EDA 사실 여기까지는 뭐,.. 애초에 데이터 시각화를 연습하기 위해서 이 데이터 셋을 선택했기에. 데이터 시각화를 요즘 하도 안해서 코드를 작성하는 피지컬이 많이 죽었다고 해야하나 ㅜㅜ 사용해야 하는 파라미터 값이나 문법도 많이 까먹어서 다시 매일 하나씩..

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• · 2023. 1. 20.

머신러닝 프로세스 이해하기 - 모델 검증과 평가 ( Validation & Evaluation ) & 하이퍼 파라미터(Hyperparameter Optimization)

Validation ( 검증 ) 머신러닝의 프로세스에서 전체 데이터를 학습데이터와 훈련데이터로 나누는 단계는 매우 중요한 단계입니다. 학습 데이터로 모델을 생성한 뒤에 중간 과정을 생략한 후 테스트 데이터로 모델을 평가한다면, 이렇게 생성된 모델은 과적합이나 과소적합이 발생할 우려가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서 테스트 데이터 전에 자신을 점검해 볼 수 있는 과정이 필요한데, 그 과정을 검증(Validation)이라고 하며 검증에 사용하는 데이터셋을 검증 데이터셋(Validation dataset)이라고 합니다. 검증 데이터셋은 학습 데이터셋의 일부를 사용합니다. Various Validation 머신러닝 모델의 검증 방법은 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째가 Holdout, 두 번째가..

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• · 2022. 11. 2.

머신러닝 프로세스 이해하기 - Machine Learning Process & Pipeline

항상 헷갈리는 머신러닝 나만 그런건지 모르겠지만... 주기적으로 캐글 문제들을 풀지 않아서 그런걸까. 머신러닝의 프로세스를 대충 알고 있지만 어느 단계에서 어떤 방법을 사용해야 하는지 자꾸 까먹거나 헷갈릴 때가 많다. 중간 고사도 끝났고 kaggle 문제들을 본격적으로 풀기 전에 다시 한 번 머신러닝의 전체적인 프로세스를 쭉 학습하며 정리했다. 구글링을 해보면 정말 많은 레퍼런스가 있는데, 사실 사용하는 사람들마다 용어가 조금씩 다르기도 하고 순서도 제각각 다른 경우도 많다. 하지만 사용하는 사이킷런 코드나 큰 틀은 일관된 방향성을 갖는다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리에 대해 다룬다. 데이터 전처리는 주로 데이터 클리닝(Data cleaning) , 데이터 변형(Data Transformation),..

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• · 2022. 10. 28.

EDA - 결측치 처리 ( pandas, matplotlib, seaborn etc )

Kaggle 로 데이터 분석 혹은 머신러닝 실습을 하다 보면 자주 쓰이는 파이썬의 라이브러리들을 정리하려고 합니다. 캐글에서 여러 사람들의 노트를 보면 쉬운 문법으로 정말 인터렉티브한 분석을 합니다. 그런 부분들을 하나씩 모아서 저도 써볼 수 있도록 노력하겠습니다. 데이터 세트 하나를 정해놓고 쭉 분석을 하는 포스팅은 Kaggle 카테고리에서 진행하도록 하고 여기에서는 제가 실습했었던 부분들 중 정말 유용하게 쓰일 수 있는 테크닉이나 plotting 기법등을 리뷰하고 다른 캐글 랭커들의 테크닉도 발췌해서 같이 공부하면 좋을 듯 합니다 :0 결측치 처리 결측치를 확인할 때는 info() 메서드를 통해 가장 심플하게 확인이 가능합니다. 뿐만 아니라 데이터의 형태, 칼럼의 개수등을 파악하기에 정말 좋습니다. ..

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• · 2022. 9. 27.