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문제import konlpyfrom konlpy.tag import Okttokenizer = Okt() 자연어 처리 실습 도중, 형태소 분석기를 호출할 때 오류가 발생하였다.=> Python에서 konlpy의 Okt 같은 형태소 분석기를 호출할 때내부적으로는 Java로 구현된 분석 엔진을 사용하기 때문에 JVM이 필요하다.그래서 JVM 설치를 해야 한다. 나는 자바가 이미 설치되어 있어서 환경변수만 설정해주었다. 원인자바 환경변수 설정해주어야 한다. 해결방법✅ [1단계] Java 설치 경로 확인하기 윈도우에서 파일 탐색기 열고C:\Program Files\Java 또는 C:\Program Files (x86)\Java 로 이동해서 그 안에 jdk-... 폴더가 있는지 확인해당 경로를 복사해둔다..

문제커밋 메시지를 실수로 두 번 입력하게 되었다.마지막에 쓴 커밋 메시지가 올라간다고 하던데 (-지피티왈-)처음 메시지가 올라갔다. 전에는 push한 Git 커밋 해시 (commit hash)로 되돌려서 다시 push했다.(이렇게 좋은 방법이 있는 줄도 모르고..) 해결방법커밋 잘못 했을 때 다시 커밋 메시지 입력 후 push하기git commit --amend -m " "git push --force commit message를 바꿔서 강제로 push하게 된다.

지도학습 모델 및 모델 평가1. 지도학습선형회귀릿지 회귀 릿지 회귀 alpha 조정라쏘 회귀 라쏘 회귀 alpha 조정엘라스틱넷 회귀 엘라스틱넷 회귀 alpha, l1_ratio 조정랜덤포레스트 & XGBoost하이퍼 파라미터 튜닝GridSearchCVRandomizedSearchCV 2. 회귀 모델 평가MAEMSERMSERMSLER² Score 사용 툴: tldraw전체 흐름도 지도학습 모델 및 모델 평가 데이터 불러오기# 데이터 생성from sklearn.datasets import load_diabetes # 당뇨병 환자 데이터def make_dataset(): dataset = load_diabetes() df = pd.DataFrame(dataset.data, columns=da..

지도학습 모델 및 모델 평가1. 지도학습의사결정나무의사결정나무 하이퍼 파라미터 랜덤포레스트랜덤포레스트 하이퍼 파라미터XGBoostXGBoost 하이퍼 파라미터조기종료 2. 모델 평가교차검증KFoldStratifiedKFold간편하게 교차검증평가평가지표 사용 툴: tldraw전체 흐름도 지도학습 모델 및 모델 평가 데이터 불러오기import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 데이터 생성from sklearn.datasets import load_breast_cancerdef make_dataset(): iris = load_breas..

머신러닝 전체 흐름도 도식화사용 툴: tldraw 데이터 준비# 데이터 생성import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.DataFrame({ '메뉴': ['[인기]아이펠치킨','닭강정','간장치킨','마늘치킨','파닭','승일양념치킨','양념반후라이드반','황금후라이드','[베스트]풀잎치킨'], '가격': [16000,15000,14000,14000,14000,13000,13000,12000,9900], '호수' : [11,12,9,9,11,10,10,10,10], '칼로리' : [1200.0,1500.0,1600.0,1800.0,1300.0,1400.0,1300.0,1000.0,1000.0], '할인율' : [0.5,0.2,0...

✅ 새로 알게 된 개념이나 학습 내용🧠📘💡https://jpocket.tistory.com/41 [통계] AARRR 분석, A/B Test, 신뢰구간, 부트스트래핑, 가설 검정, 회귀분석1️⃣ AARRR 분석 프레임워크서비스의 성과를 측정하는 방법론 🛠 사용자 획득 acquisition : 고객들이 어디에서 유입이 가장 많이 되는가?CAC(Customer Acquistion Cost): 유저 획득 비용신규 유저 1명을 획jpocket.tistory.com 📝 약간의 일상 공유☕🍀📷날씨가 많이 풀려서 요즘따라 기분도 좋아지는 것 같다.내 집중도는 날씨와 반비례 중 📅 이번 위크는 어땠는지📅🌀📈통계 파트는 새롭게 라이브 강의로 진행되었다.다양한 질문들이 올라와서 같이 고민해 봤던 부분을..

1️⃣ AARRR 분석 프레임워크서비스의 성과를 측정하는 방법론 🛠 사용자 획득 acquisition : 고객들이 어디에서 유입이 가장 많이 되는가?CAC(Customer Acquistion Cost): 유저 획득 비용신규 유저 1명을 획득하기 위해 필요한 비용 = (총지출 비용) / (신규 유저 수) 🛠 활성화 Activation체류 시간(Time spent): (마지막 페이지 접속 시간) - (첫 페이지 접속 시간)전환율(CVR): (상품 구매 수) / (서비스 총 방문자 수) 🛠 유지 Retention: 특정 기간동안 활성화된 유저의 수Retention Curve: 리텐션 시간을 기준으로 시각화한 것, 코호트 분석을 시각화 한 그래프Cohort Retention: 동질적인 특성이나 경험을..

문제깃허브 폴더 목록 중 화살표 아이콘이 그려진 폴더가 생겼다. 클릭이 안 되는 문제 발생. 원인문제의 폴더 안에 .git 파일이 있어서다. 해결방법.git 파일 제거 -> 스테이지 파일 제거 -> add, commit, push 진행 상위 폴더와 하위 폴더 모두에 .git 파일이 있는 것이 확인되었다.하위(=sub) 폴더 내부의 .git 파일을 삭제한다.rm -rf .git 이후 스테이지의 파일을 제거해준다.git rm --cached . -rf add, commit, push 진행 git add .git commit -m "Convert [폴더이름] from submodule to regular folder"git push push를 완료하고 결과를 확인해보면 화살표 모양이 사라진 걸 확인할..

출처: https://velog.io/@yuns_u/Data-Processing ✅ 새로 알게 된 개념이나 학습 내용🧠📘💡데이터 전처리 과정에 대해 깊이 있게 학습하였다."데이터 과학의 80%는 데이터 클리닝에 소비되고, 나머지 20%는 데이터 클리닝하는 시간을 불평하는데 쓰인다."-'kaggle' 창립자 Anthony Goldbloom- 인용된 말에서도 알 수 있듯이,전처리는 매우 중요한 부분이라 따로 정리해 보았다. 데이터 전처리(Data Preprocessing)데이터 전처리(Data Preprocessing)는 특정 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업을 의미한다. 데이터 전처리 개요필요한 이유: 분석에 부적합한 구조, 누락된 항목, NA(결측값) 존재 등으로 인해 전처리 과정이 ..

git rev-parse --show-toplevel git init한 곳이 어딘지 확인하는 명령어 your branch is ahead of origin/master by 2 commits"로컬 브랜치가 원격 저장소(origin/master)보다 커밋 2개 앞서 있다” 즉 아직 푸시(push) 안 된 커밋이 2개 있다는 뜻 강제로 push하여 해결하기git push origin master --force // ⚠️ 다른 사람이 작업한 걸 덮어쓸 수 있으니, 혼자 관리하는 저장소일 때만!! 강제로 push하는 방법을 택했다.어차피 혼자 관리하는 레포라서 덮어쓰기하면 된다.아래의 코드에서 git push 대신에 git push origin master --force 를 사용하면 된다. 깃허..