CIFAR10 이미지 분석 Cifar10 dataset은 CIFAR (Canadian Institute for Advanced Research) 프로젝트의 일환으로 개발된 이미지 분류 데이터로, 10개 클래스, 6만 개(학습 5만, 테스트 1만)의 32x32 컬러 이미지를 가진 데이터셋이다. 먼저 필요한 데이터와 라이브러리를 임포트한다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar10 import matplotlib.pyplot as plt #CIFAR-10 데이터 로드 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data() 그리고 데이터를 전..

의사결정나무를 이용한 양성 및 악성 분류 나무 시각화를 목적으로 사이킷런 라이브러리를 이용하여 데이터 분석을 진행했다. 1. 데이터 불러오기 import sklearn.datasets as d import pandas as pd # 사이킷런의 내장 breast_cancer 데이터 셋 로드 df = d.load_breast_cancer() # 로드한 데이터셋의 feature 데이터를 pandas DataFrame으로 변환 # 이 데이터프레임의 column은 데이터셋의 feature명으로 설정됨 cancer = pd.DataFrame(data = df.data, columns = df.feature_names) # 데이터프레임에 'target' 컬럼을 추가하고, 데이터셋의 타겟 데이터를 이 컬럼에 할당 ca..