2025 내일배움캠프 QAQC_2기 본캠프 38일차

안녕하세요! 오늘은 본캠프 37일차입니다!!

오늘은 새로운 프로젝트가 시작되는 날이에요!

 

베이직반은 끝났지만 못 풀어본 문제들을 풀겠습니다!

 

1번. 인코딩 (Encoding)

문제

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'색상': ['빨강', '파랑', '초록', '파랑', '빨강']})

위 데이터를 라벨 인코딩 할것!
색상_인코딩 이라는 새로운 칼럼으로 만들어서 전체 데이터프레임을 출력할 것

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'색상': ['빨강', '파랑', '초록', '파랑', '빨강']})

le = LabelEncoder()

df['색상_인코딩'] = le.fit_transform(df['색상'])

print(df)

 

2번. 스케일링 (Scaling)

문제

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'점수': [50, 80, 100, 65, 90]})

위 데이터를 StandardScaler 할 것
점수_스케일링 이라는 새로운 칼럼으로 만들어서 전체 데이터프레임을 출력할 것

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'점수': [50, 80, 100, 65, 90]})

scaler = StandardScaler()

df['점수_스케일링'] = scaler.fit_transform(df[['점수']])

print(df)

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저희 팀 5조는 '[모빌리티] 엔진 센서 데이터 기반 결함 예측 및 품질관리 분석'이란 주제로 선정하였습니다!

데이터를 보니까 결측치도 없고 이상치도 없는 것 같아서 전처리 단계가 많이 줄을 것 같아 좋아요~ ㅋㅋㅋㅋㅋ

도메인 조사 - 데이터 탐색 - 통계분석 - 시각화 - 머신러닝 모델 구성 - 안전·품질 개선 제안

이 순서로 진행하기로 했습니다!

통계분석과 머신러닝이 아직 자신은 없지만 이번 프로젝트를 하면서 시도 해보면 많이 늘 것 같아요!

 

오늘도 수고하셨습니다!!