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○ 개요train_test_split은 데이터를 학습용(train)과 평가용(test)으로 무작위 분할하는 scikit-learn의 핵심 함수입니다. 지도학습에서 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 공정하게 추정하기 위한 가장 기본 단계예요. ○ 핵심 정의위치: sklearn.model_selection.train_test_split역할: 전달받은 하나 이상의 배열/시퀀스(예: X, y)를 동일한 인덱스 기준으로 무작위 분할하여 (X_train, X_test, y_train, y_test, ...) 형태로 반환합니다. ○ 반환 순서인자로 들어온 배열의 순서를 그대로 유지하여 train 먼저, test 다음 순서로 각 배열이 한 쌍씩 반환됩니다.예) train_test_split(X, y) → (..

○ 개요pandas의 fillna()는 결측값(NA, NaN, None 등)을 사용자가 지정한 값이나 방법으로 채우는 메서드예요. Series.fillna(), DataFrame.fillna() 형태로 쓰며, 데이터 전처리에서 가장 자주 쓰이는 기본기입니다. ○ 핵심 정의결측값을 “값(value)” 또는 “방식(method: ffill/bfill)”으로 대체합니다.원본을 바꿀지(inplace) 새 객체를 반환할지 선택할 수 있습니다.스칼라, 딕셔너리/매핑, 시리즈/데이터프레임(정렬되는 경우)을 활용해 컬럼별로 다르게 채울 수 있습니다. ○ 언제 쓰나모델 입력 전 결측 제거 없이 안전하게 치환하고 싶을 때시계열에서 바로 이전/다음 관측치로 결측을 보간할 때범주형·수치형 컬럼마다 다른 기본값을 채울 때 ..

○ 개요 딥러닝은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 이미지를 인식하거나 자연어를 이해하는 데 큰 성과를 보이고 있습니다. 이런 딥러닝 모델을 손쉽게 만들 수 있도록 도와주는 라이브러리가 바로 Keras입니다. 이 글에서는 Keras의 정의부터 딥러닝 모델을 구성하는 구성 요소까지, 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다. ○ Keras란? Keras는 파이썬 기반의 오픈소스 딥러닝 라이브러리로, 복잡한 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 직관적인 API를 제공합니다. - 주요 특징 :TensorFlow 위에서 동작 (백엔드 엔진으로 TensorFlow 사용)간결하고 읽기 쉬운 코드다양한 신경망 레이어와 구성 지원초보자부터 전문가까지 모두 사용 가능 ○ Keras 딥러닝 모델의 기본 구조 Keras..

○ 개요 데이터 분석을 하다 보면 숫자를 문자열로, 혹은 문자열을 정수나 실수로 바꿔야 할 일이 많습니다. 파이썬의 astype() 함수는 이런 데이터형 변환(type casting) 을 깔끔하고 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이 포스트에서는 astype() 함수의 정의부터 실전 예제, 주의사항까지 모두 정리해 드립니다. ○ astype 함수란? astype() 함수는 Pandas에서 제공하는 메서드로, DataFrame 또는 Series의 데이터 타입을 원하는 자료형으로 변환할 때 사용합니다.Series.astype(dtype, copy=True, errors='raise') ○ 주요 매개변수 설명dtype: 변환하고자 하는 자료형 (예: int, float, 'str'..

○ replace 함수란? replace() 함수는 문자열 또는 시리즈(Series) 객체 내에서 특정 값을 원하는 값으로 바꾸는 함수입니다.문자열(str) 객체와 판다스(pandas)의 시리즈(series) 객체 모두에서 사용할 수 있습니다. ○ 기본 문법 (문자열 기준)문자열.replace(old, new, count)old: 바꿀 대상 문자열new: 바뀔 문자열count (선택): 바꿀 횟수 (기본값은 전체) ○ 문자열 예제text = "apple banana apple"new_text = text.replace("apple", "orange")print(new_text) 출력 :orange banana orange text.replace("apple", "orange", 1)# 'orange..

○ get_dummies 함수란? pandas.get_dummies()는 범주형(categorical) 데이터를 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 방식으로 변환해주는 함수입니다. 즉, 문자열이나 범주형 열을 0과 1로 구성된 이진 변수들로 나누는 작업을 자동으로 처리해 줍니다. ○ 왜 사용하는가? 머신러닝 모델은 대부분 숫자 데이터만 이해합니다. 문자형 데이터를 그대로 모델에 넣을 경우, 모델은 해당 데이터가 크고 작다는 의미를 가진다고 오해할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 get_dummies()를 사용해 의미 있는 숫자 표현으로 변환해주는 것이죠.예를 들어 다음과 같은 데이터가 있을 때: import pandas as pddf = pd.DataFrame({'색상': ['빨강', ..

○ drop() Python의 Pandas 라이브러리에서 drop() 메서드는 DataFrame이나 Series에서 행 또는 열을 제거할 때 사용됩니다. 매우 자주 쓰이는 함수 중 하나이며, 유연하게 여러 방식으로 사용할 수 있습니다. ○ 주요 파라미터파라미터설명labels제거할 행 또는 열의 이름이나 리스트입니다. index나 columns 대신 사용할 수 있습니다.axis제거할 방향을 지정합니다. 0이면 행(row), 1이면 열(column)입니다.index제거할 행 라벨(이름) 또는 리스트를 지정합니다. axis=0와 같은 효과입니다.columns제거할 열 라벨 또는 리스트를 지정합니다. axis=1과 같은 효과입니다.inplaceTrue로 설정하면 원본 DataFrame이 직접 수정되고, No..

✅ Counter란 무엇인가?Counter는 Python의 내장 모듈 collections에 포함된 클래스입니다.간단히 말해, "리스트나 문자열 등에서 항목별 개수를 자동으로 세어주는 딕셔너리" 입니다.from collections import Counter ✅ 왜 쓰나요? (용도)Counter는 다음과 같은 상황에서 매우 유용합니다 :상황예시문자열에서 글자 수 세기"hello" → {'h':1, 'e':1, 'l':2, 'o':1}리스트에서 값의 빈도 세기[1, 2, 2, 3] → {1:1, 2:2, 3:1}두 집합이 같은 구성인지 비교할 때"abc" vs "bca" (문자 순서는 다르지만 구성은 같음) ✅ 작동 원리Counter는 딕셔너리처럼 동작하지만, 자동으로 개수를 셉니다.내부적으로는 ..