⚙️ 이미지 처리 📌 라이브러리 및 이미지 로드 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import matplotlib.cm as cm import numpy as np import cv2 !gdown 1cHcUDb4ziI6UKr4Xq1aLRqS8JCNM-aHf img_path = "/content/sohn.jpg" image = cv2.imread(img_path) imgRGB = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imread()를 통해 이미지를 불러오면, 기본적으로 BGR 형태로 가져온다. 따라서 BGR2RGB를 사용한 색상 변환을 거쳐야 원본 이미지를 가져온다. from google.colab.patche..
ASAC빅데이터분석가
⚙️ Models 📌 Gradient Boosting 개념 : 잔차를 이용하여 모델의 잔차를 점점 줄여나가는 방식 📌 Xgboost 개념 : Gradient Boosting을 최대한 빠르게 구현한 것 주요 파라미터 objective : linear, logistic, softmax, softprob중 어떤 것을 사용할지에 대한 파라미터 eval_metric : rmse, mae, logloss, error, merror, mlogloss, auc중 무엇으로 계산할지에 대한 파라미터 random_state : 재현성을 위한 파라미터 booster : gbtree, gblinear중 어떤 종류의 부스트를 쓸건지에 대한 파라미터 silent : 동작 메시지 출력에 관한 파라미터 N_estimators : 트리..
