데굴데굴 데이터분석

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🚩 학습된 모델의 성능을 바탕으로 confusion matrix를 그리고, 결과를 해석해보고자 합니다. 🏆Confusion Matrix 해석 from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.metrics import ( classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay ) from enum import Enum input_size = 15 y_hat_vd = np.array([]) # test set의 feature만 정규화. np.array 형태. dlist = test_x_st y..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🏆 LSTM을 사용한 EEG 데이터 딥러닝 프로젝트 EEG란 두피에 전극을 부착해 뇌의 미세한 전기활동을 증폭해 파동을 기록하는 검사입니다. 흔히 말하는 뇌파가 이 검사로부터 나오는 결과를 의미합니다. 뇌파검사는 현재 질병진단, 의학교육, 치료목적 등으로 연구 중입니다. 특히 ADHD, 자폐증, 우울증, 뇌종양 등 여러가지 정신질환과 중추신경계질환 진단에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 배경을 바탕으로 EEG 결과를 분석해 간단한 검사만으로 질환을 예측하는 모델을 만듦으로써 많은 사람들이 가질 수 있는 위험성을 사전에 방지하고자 합니다. 🏆 주제 선정 배경 📌 간질(epilepsy, 뇌전증)은 두통..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🩸 저번 글에서는 우리가 연관관계 분석을 통해 얻은 attribute set 5와 전처리만을 수행한 데이터, PCA 결과 만들어진 주성분 3가지 경우에 대해 결정 트리 모델을 만들었습니다. 이번 글에서는 결정 트리들이 모여 만들어지는 랜덤 포레스트를 통해 모델의 예측력을 시험해보도록 합시다. 🩸 만든 랜덤 포레스트에 대해 ROC Curve와 Confusion Matrix를 만들어 각 모델의 성능이 어떤지 비교해볼 생각입니다. 🫀 1. Attribute Set 5 : age, aphi, aplo, cholesterol, gluc, BMI, active 랜덤포레스트 📌 사용할 라이브러리는 아래와 같습니..