Allen's 데이터 맛집

클래스 파이썬에서 클래스는 객체 지향 프로그래밍 (OOP)의 기본 요소 중 하나입니다. 클래스는 속성(attribute)과 메서드(method)를 포함하는 데이터 구조를 정의합니다. 속성은 클래스의 상태를 나타내고, 메서드는 클래스의 동작을 정의합니다. class AttackUnit : def __init__(self,name, hp, damage): self.name = name self.hp = hp self.damage = damage def attack(self, location): print('{0} : {1} 방향으로 적군을 공격 합니다. [공격력 {2}]'\ .format(self.name,location, self.damage )) def damaged(self, damage): print..

파이썬에서 함수는 코드의 재사용성을 높이고, 코드의 가독성을 향상시키며, 모듈화를 촉진하는 중요한 요소입니다. 함수는 특정 작업을 수행하기 위해 그룹화된 문장들의 블록으로, 필요할 때 여러 번 호출할 수 있습니다. 함수는 다음과 같은 방식으로 정의됩니다. def 함수이름(매개변수): # 함수의 몸체 # 함수가 수행할 작업을 포함하는 코드 블록 return 반환값 여기서 함수 정의에 사용된 요소들은 다음과 같습니다: def: 함수 정의를 시작하기 위한 키워드입니다. 함수이름: 함수의 식별자입니다. 이는 함수를 호출할 때 사용됩니다. 매개변수: 함수가 작동하기 위해 필요한 입력 값들을 가리킵니다. 이는 함수에 정보를 전달하는 방법입니다. 몸체(body): 함수의 코드 블록이며, 함수가 수행할 작업을 포함합니..

데이터의 중요성: 머신러닝 모델 학습에 미치는 영향 머신러닝은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 원하는 결과를 예측하거나 분류하는 기술입니다. 그렇다면, 어떤 데이터를 사용하느냐에 따라 모델의 성능과 신뢰도가 어떻게 변할까요? 이번 글에서는 데이터의 중요성에 대해 알아보겠습니다. 데이터가 왜 중요한가요? 머신러닝 모델은 데이터를 기반으로 학습됩니다. 모델이 학습하는 데이터의 양과 질은 결과에 큰 영향을 미칩니다. 데이터의 다양성과 품질: 다양한 데이터를 활용하면 모델이 다양한 상황을 이해하고 예측할 수 있습니다. 또한, 정확하고 깨끗한 데이터를 사용하면 모델이 패턴을 더 잘 파악할 수 있습니다. 데이터의 양: 데이터 양이 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 충분한 양의 데이터가 있을 때 모델은 더 일반화된..