공대생 키우는 보더콜리

Tree 위젯과 Tree View 위젯 150개의 인스턴스가 있음을 확인할 수 있다. 각 변수들에 따라서 어떻게 그래프가 분포되어 있는지 확인할 수 있다. boxplot에서도 수치들의 분포를 살펴볼 수 있었지만, distributions에서도 막대그래프의 형태로 수치의 분포를 살펴볼 수 있다. 여기서는 전처리는 하지 않고, data set만 연결을 하였다. 그리고 출력으로는 의사결정 tree학습 알고리즘인 learner와 잘 훈련된 모델이 나올 수 있다. 여기서 우리는 여러 가지 값들을 세팅해볼 수 있는데, tree의 이름은 기본적으로 tree라고 되어 있고, 이름은 변경이 가능하다. Induce binary tree: 이진트리 형태로 분할을 한다. 즉 자식노드가 두 개가 있다. Min, number o..

지도학습(분류): 붓꽃데이터 분석 지도학습(분류): 붓꽃데이터 분석 target 값이 이산적인 값이거나 범주형 데이터일때 수행할 수 있다. 즉 이 데이터가 A에 속하느냐 또는 B에 속하느냐를 판별하는 것이다. Orange에서 제공하고 있는 tab data set 우리가 앞전에 사용했던 housing data는 tab데이터로 구별되어 있다. 여기에는 이 속성의 이름을 나타내는 행이 가장 먼저 있고, 그 다음 속성의 타임, 종류를 나타내는 행이 있다. 그리고 나머지는 데이터들이다. 속성에서 c는 연속적인 숫자, d는 이산적/ 범주형 데이터, s는 string(문자열)을 의미한다. 우리가 앞 전에 target값은 mdev 중앙값으로, 이런 경우에 regression을 수행한다. 그리고 kinds(종류)에는 c..

지도학습(회귀): 선형회귀모델 1. 파일 위젯을 끌여다가 더블클릭 Data Table을 이용하면 file의 데이터 모양을 확인할 수 있다. 파일에 저장된 데이터의 산점도도 확인할 수 있다. 선형회귀도 확인한다. 선형회귀 모델에 들어가는 데이터는 아까 우리가 만든 train.csv데이터이고, 클릭하면 위 전체적인 의미는 train데이터를 가지고 선형 회귀를 시행했을떄, 그렇게 생성된 모델에 새로운 데이터를 넣으면 어떤 결과가 나올지 연결을 하는 것 우리는 이미 예측값이 무엇인지 알고 있지만, 이것을 다시 시각화해서 살펴본다. predictions에서 나오는 값을 산점도에 넣어주면 결과를 시각적으로 확인할 수 있다. 입력값이 binary형태로만 받는 베이즈 모델의 경우는 이산형 변수 데이터를 가진 train..

Orange3 소개 orange3라는 툴을 이용해서 마우스 클릭 만으로 숫자, 텍스트, 이미지 등과 같은 데이터 분석이 가능하다. 이것을 시각화해서 살펴볼 수 있다. 여러가지 머신러닝 모델을 활용해서 데이터를 비교분석할 수도 있다. 초등학생도 사용가능할 만큼 쉽다. 시각적으로 위젯 하나하나를 연결시켜서 코딩을 할 수 있다. Orange3 사용방법 shortcut은 바탕화면에 생기는 단축 아이콘으로 아이콘만 클릭해도 프로그램을 실행시킬 수 있다. 1. 파일: 새로운 파일 만들거나, 열거나, 저장한다. 2. 편집: 아무것도 작성하지 않으면, 활성화되지 않고 우리가 흔히 사용하는 복사, 붙여넣기, 모두 선택하기, 삭제하기 등 수정 작업들을 수행한다. (undo는 방금전 작업을 취소함, redo는 방금전 취소한..