컴공생의 다이어리

Kaggle(캐글) Titanic(타이타닉) 생존자 예측에서 사용했던 머신러닝 모델을 간단하게 정리했다. 모델 종류 Logistic Regression, SVM(Support Vector Machines), K-NN(K Nearest Neighborhood), Gaussian Naive Bayes, Perceptron, Linear SVC, Stochastic Gradient Descent, Decision Tree, Random Forest 파워포인트 일단 짧게 요약해서 정신이 없고 이해하기 어려워서 나중에 하나씩 자세하게 다시 정리할 계획이다!

Kaggle의 대표적인 문제 중 하나인 타이타닉 생존자 예측을 Manav Sehgal의 solution을 통해 정리해보았다. github에 Kaggle 타이타닉 생존자 예측 관련 주피터 노트북과 데이터셋을 올려두었다. ▶github 링크◀ Titanic 생존자 예측 타이타닉 호 침몰 사건 당시의 사망자와 생존자를 구분하는 요인 분석을 통해, 승객들의 생존 여부를 예측 필요한 라이브러리 설치 In [1]: # 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import random as rnd In [2]: # 시각화 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [3]: # 머신..