머신 러닝을 위한 데이터 준비

Python으로 IoT 데이터 분석하기

Matthias Voppichler

IT Developer

머신 러닝 복습

지도 학습
- 분류
- 회귀
비지도 학습
- 군집 분석
딥러닝
- 신경망

머신 러닝 복습

지도 학습
- 분류
- 회귀
비지도 학습
- 군집 분석
딥러닝
- 신경망

레이블

print(environment_labeled.head())

                     humidity  temperature  pressure   label
timestamp                                                   
2018-10-01 00:00:00      81.0         11.8    1013.4       1
2018-10-01 00:15:00      79.7         11.9    1013.1       1
2018-10-01 00:30:00      81.0         12.1    1013.0       1
2018-10-01 00:45:00      79.7         11.7    1012.7       1
2018-10-01 01:00:00      84.3         11.2    1012.6       1

훈련/테스트 분할

시계열 데이터 분할

훈련 중 테스트 데이터를 보여주지 않음
무작위 분할 불가
모델이 미래를 보지 못하게 함

훈련/테스트 분할

split_day = "2018-10-13"

train = environment[:split_day]
test = environment[split_day:]

print(train.iloc[0].name)
print(train.iloc[-1].name)
print(test.iloc[0].name)
print(test.iloc[-1].name)

2018-10-01 00:00:00
2018-10-13 23:45:00
2018-10-14 00:00:00
2018-10-15 23:45:00

특성(Features)과 레이블

X_train = train.drop("target", axis=1)
y_train = train["target"]
X_test = test.drop("target", axis=1)
y_test = test["target"]

print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

(1248, 3)
(1248,)

로지스틱 회귀

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = LogisticRegression()

logreg.fit(X_train, y_train)

print(logreg.predict(X_test))

[0 0 1 1 1 1 1 0 0]

연습해 봅시다!

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