데이터 한 그릇

가전제품의 전기 사용량을 CNN을 활용하여 예측해볼 예정이다 df=pd.read_csv('energydata_complete.csv') df.head() Appliances 칼럼을 활용하여 시계열 예측 작업을 수행할 예정 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) df['scaled_App'] = scaler.fit_transform(np.array(df['Appliances']).reshape(-1, 1)) df.head() 0과 1사이로 Appliances 를 스케일링한다 from datetime import datetime split_date = datetime(year=2016,..

(한양대학교 BI수업 참조) 날씨 관련 데이터를 활용하여 간단한 전처리부터, ANN모델까지 돌려볼 예정이다. task 는 날씨 관련 특징을 예측하는 작업을 수행한다 #Read the dataset into a pandas.DataFrame df = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv') print('Shape of the dataframe:', df.shape) 데이터를 읽은 결과 따로 datetime type 의 칼럼이 존재하는 게 아니라, year, month, day 칼럼으로 날짜 feature 가 나뉘어져 있음을 알 수 있다 시계열적인 분석을 하기 위해서는 datetime 이 필요하기 때문에 year, month, day feature를 활용하여 d..