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Ref: Kaggle Data Visualization Course Data Index: Month Columns: Airline Code Bar chart # Set the width and height of the figure plt.figure(figsize=(10,6)) # Add title plt.title("Average Arrival Delay for Spirit Airlines Flights, by Month") # Bar chart showing average arrival delay for Spirit Airlines flights by month sns.barplot(x=flight_data.index, y=flight_data['NK']) # Add label for ..

Ref: Kaggle Data Visualization Course Data 2017 ~ 2018 Spotify의 Daily streams Line Plot sns.lineplot(data=spotify_data) 인턴십때 Line plot은 일반적으로 x축에 Time Series, y축에 집계량을 표현하는 것이다는 피드백을 받았다. 항상 Plot을 그릴때는 목적에 맞는 것을 명확하게 사용하자!! Additional information # Set the width and height of the figure plt.figure(figsize=(14,6)) # Add title plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018") # Line ..

Ref: Kaggle Data Visualization Course Data Basic Scatter Plot 위 데이터 중 bmi와 charges를 scatter plot으로 시각화 해보자. import seaborn as sns sns.scatterplot(x=data['bmi'], y=data['charges']) BMI와 Charges(보험금 청구료)는 어느정도 Positively Correlated 하다고 볼 수 있다. BMI가 높아질수록 Charges도 높아지기 때문. 확실하게 상관관계를 시각화하기 위해 Regression Line을 추가해보자. 회귀선을 추가하려면 regplot을 사용하면 된다. sns.regplot(x=data['bmi'], y=d..

좋은 Article을 읽게 되어 헷갈리던 ML metrics에 대해 정리해보고자 한다. F1 score 소개 F1 score는 분류 모델에서 사용되는 머신러닝 metric(평가지표)이다. 분류 모델에 사용되는 다양한 metric이 존재하지만, F1 score를 사용하는 이유는 뭘까? F1 score를 알아보기전 Accuracy에 대해 알아보자. Accuracy 정확도는 말 그대로 얼마나 정확하냐를 측정하는 지표이다. 예를 들어, 개와 고양이를 분류하는 모델에서 전체 (개 5장, 고양이 5장) 10장 중 9장을 올바르게 분류하고 1장을 다르게 분류했다면 해당 모델의 정확도는 90%가 된다. 이를 보다 정확하게 표현하면 아래와 같은 그림이 된다. (# = the number of = ~의 수) 정확도는 분류..