목록전체 글 (367)
Allen's 데이터 맛집

홀드아웃 이란? 홀드아웃 기법은 기계 학습 모델을 평가하기 위해 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 방법 중 하나입니다. 이 방법을 사용하여 모델이 처음 보는 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 확인할 수 있습니다. 코드 예시 파이썬에서 홀드아웃 기법을 사용하는 간단한 예시를 보겠습니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가합니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다 pip install scikit-learn 이제 홀드아웃 기법을 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가하는 예시 코드를 살펴보겠습니다 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model impo..
간단하게 CSS 선택자의 종류에 대해서 알아보겠습니다. 태그 선택자 "ul" "div" "li" 아이디 선택자 "#" 클래스 선택자 ". . . " 후손 선택자 "#meigen li"" 자식 선택자 "ul.itmes > li"

이번 포스팅에선 GET 요청(request)에 대해 알아보겠습니다. 앞서 몇 번 언급을 하였지만, 저희가 웹에 요청을 할 때(주소창에 들어갈 때) 클릭을 하면 페이지를 이동하게 됩니다. 이것이 곧 요청(GET) 입니다. 요청을 할 때는 크게? [키]=[값] 형식으로 합니다. 구분은 &기호로 함 ? where=nexearch &sm=top_hty &fbm=1 &ie=utf8 &query=초콜릿 방식 : GET, POST, PUT, DELETE 대상 : https://search.naver.com/⇒ 호스트 이름 추가적인 정보 : - 경로 : /search.naver - 데이터 :? cid=318190 import urllib.request import urllib.parse api = 'https://se..

도커 환경을 사용하여 데이터를 수집해 보겠습니다. 도커에서 아래의 명령어를 실행시키면, 도커에서 마운트 한 폴더를 파이썬 코드를 실행할 비주얼 스튜디오에서 폴더를 같게 합니다. docker run -i -t -v /c/Users/Vector/sample:/sample mlearn:init /bin/bash 예) C:\Users\Vector\sample 파일을 다운로드 하는 코드 import urllib.request url ='http://uta.pw/shodou/img/28/214.png' savename = 'test.png' # urlretrieve 는 파일을 다운받을 수 있음 urllib.request.urlretrieve(url, savename) #(어떤 url에 있는것을, 어디에 저장할것인가..