Item Based Recommendation 추천 시스템에는 여러가지 접근방법이 있습니다. 본 chapter에서는 여러 추천 접근법들 중에서 아이템에 기반한 상품 추천중에서 기본이 될 수있는 알고리즘인 코사인 유사도를(Cosine Similarity)를 활용한 Item Base Recommendation 을 소개할려고 합니다. 패키지 import 하기 본 분석에 필요한 패키지들을 불러오겠습니다. 데이터 로드와 전처리를 위해 pandas, 행렬 처리를 위한 numpy , 코사인 유사도 계산을 위해 scikit-learn에 […]
Random Forest 은행에서 새로운 고객의 예금 여부 예측하기 은행 데이터를 통해 고객의 특성을 바탕으로 새로운 고객이 예금을 할 것인지의 여부를 random forest 모델을 통해 예측해보겠습니다. CSV파일 불러오기 csv파일을 불러오기 전에 먼저 pandas라는 패키지가 설치되어 있어야 합니다. 패키지 불러오기 (import) import <패키지 이름>을 통해 패키지를 불러올 수 있습니다. import pandas 라고 입력하게 되면 pandas라는 패키지를 불러옵니다. […]
패키지 불러오기 (import) xlsx파일도 csv와 마찬가지로, pandas를 사용하여 불러옵니다. pandas모듈을 사용하기 위하여 import합니다. import pandas as pd pd.read_csv를 사용해서 csv파일 읽기 pandas안에 있는 read_csv를 통해서 xslx파일을 읽을 수 있습니다. 만약 엑셀안에 sheet가 여러개 있다면, sheetname이라는 옵션을 통하여 특정 sheet를 불러올 수 있습니다. 이번에는 SVM을 통하여 wine의 퀄리티를 예측해보겠습니다.(참조 :https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality ) 변수에 대한 정보는 위 홈페이지를 참조하시면 […]
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