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프로그래머스 데브 코스/TIL

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[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 49일차 TIL 1019 [8주차 - Day3] ML_basics - 실습 최종 제출 코드 시행착오는 이후에 천천히 업로드import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline dataset = pd.read_csv("./delivery_raw.csv") df = dataset.copy() df.head(5) # 데이터프레임 확인해 본 결과 '\' 해당 문자로 나뉘어 한 줄에 다 출력됨 df = pd.read_csv("./delivery_raw.csv", delimiter='\t') df # 데이터 나눈 문자를 delimiter 인자로 처리해 주니 ..
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 48일차 TIL 1018 8주차 과제; 시간 예측 모델 여러 도전들 정리 마지막이라는 마음가짐으로... 주문이 생성된 시간(created_at)에서 주문자가 배달을 받은 시간(actual_delivery_time)을 뺀 값을 출력값으로 지정했는데, 뒤에 식당이 주문을 받을 때까지 걸릴 것으로 예상되는 시간(estimated_order_place_duration)과 식당에서 출발해 주문자에게 도착할 때까지 걸릴 것으로 예측되는 시간(estimated_store_to_consumer_driving_duration)을 보정하지 않고 입력값으로 그대로 쓰려고 했던 실수. 따라서 1. 주문자의 주문이 수락되는 시간, 2. 음식이 제조되는 시간, 3. 그 음식을 주문자에게까지 배달되는 시간을 전부 고려하여야 모델 성능이 올라갈 것..
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 47일차 TIL 1017 인공지능 수학 확률 파트 이어서 확률이론 필기 시작 555
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 46일차 TIL 1016 인공지능 수학 확률 파트 이어서 확률이론 필기 시작 444
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 45일차 TIL 1015 [8주차 - Day3] ML_basics - 실습 모델 학습 데이터프레임 이상치 삭제하는 과정에 이용한 코드들 출처 남기기 나중에 또 필요해질 수도 있으니까...https://lifelong-education-dr-kim.tistory.com/entry/python-pandas-series-type%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%9D%B4%EC%83%81%EC%B9%98-outlier-%EC%A0%9C%EA%B1%B0-%ED%95%98%EA%B8%B0 https://jimmy-ai.tistory.com/260 https://fhaktj8-18.tistory.com/entry/%ED%8C%90%EB%8B%A4%EC%8A%A4-pandas-IQR-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95..
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 44일차 TIL 1014 [8주차 - Day3] ML_basics - 실습 모델 학습 과제 진행 df_dataset = df_del[['total_items', 'subtotal', 'num_distinct_items', 'min_item_price', 'max_item_price', 'total_onshift', 'total_busy', 'total_outstanding_orders', 'delivery_time', 'estimated_store_to_consumer_driving_duration']] df_dataset from sklearn.model_selection import train_test_split train_dataset, val_dataset = train_test_split(df_dataset, ..
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 43일차 TIL 1013 [8주차 - Day3] ML_basics - 실습 데이터 전처리 과제 시작 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline dataset = pd.read_csv("./delivery_raw.csv") df = dataset.copy() df.head(5) df = pd.read_csv("./delivery_raw.csv", delimiter='\t') df df.dtypes df['created_at_time'] = pd.to_datetime(df['created_at']) df['actual_delivery_time_time'] = pd.to..
[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 42일차 TIL 1012 인공지능 수학 확률 파트 확률이론 필기 시작 333

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