일상스토리

사용한 모델은 랜덤포레스트회귀 모델로 학습 데이터의 특성(feature)과 정답(target) 간의 관계를 학습하여, 새로운 입력 데이터가 들어왔을 때 정답을 예측하는 모델로 이를 이용해 과거 로또 번호의 일부를 학습 데이터로 사용하고, 다음 로또 번호의 일부를 정답(target)으로 지정하여 모델을 학습시킨다. 이를 반복하여 마지막 5개의 데이터를 사용하여 6개의 당첨 번호를 예측하게 되는 모델이다. 로또 번호는 랜덤성이 매우 크기 때문에 어떤 머신러닝 모델을 사용하더라도 정확도를 장담하기는 어렵다. 로또 번호 예측에 대한 기대는 갖지 말자 먼저 예측 결과부터 R² score: 0.8500629208835275 다음(1058회차) 로또 번호 예측 결과: [28, 33, 35, 40, 41, 44] 안나..

전체코드 # 라이브러리 import time from datetime import datetime import schedule import sched import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup import os os.chmod("c:/weather_data", 0o777) import cx_Oracle ##################################################### #크롤링 부분 def weatherInfo(result): location = input() today = datetime.now() day = (today.year, today.month, today.day, today.hour, to..

크롤링 연습도 하고 내가 좋아하는 개의 다양한 품종을 알아보고자 시도해보았다. 작업환경은 구글의 Corab Notebooks 먼저 긁어올 견종 리스트를 찾아 구글링 하여 FCI(세계애견연맹)라는 사이트를 찾게되었다. '개는 훌륭하다'에서 장도연이 열심히 읊어대던 그 그룹 별 품종을 나눠 등록해놓은 곳이다. FCI 홈으로 이동하여 이름순으로 정열이 되어있는 구조를 찾았다. 주소의 마지막에 'A' 가 A로 시작하는 견종 리스트 페이지이며 'Z'까지 페이지가 나뉘어져있다. dev tool을 열어서 리스트의 구조를 정확하게 파악한다. 아래 처럼 ul 클래스 밑에 li 들로 페이지가 구성되어있는 것을 확인했다. 견종 명 이제 파이썬으로 크롤링을 해보자 먼저 크롤링과 csv 작업을 위해 필요한 beautifulso..

import numpy as np import requests from tqdm import tqdm from collections import Counter import json import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np - ndarray 형으로 저장하는데 사용 import requests - Http에 요청을 보내는데 사용 from tqdm import tqdm - loading 막대기 효과 tqdm( ) 으로 감싸주어서 진행 상황 파악 from cllections import Counter - 요소를 키값으로 해당 개수를 사전형태로 저장하는데 사용 import json - json() - json 형태로 저장 import matplotlib.pyplo..

#text 라는 문자열에서 원하는 문자를 지우고 저장 하는 함수 removechar() 을 만들어보았다 #skips이름의 리스트 형태로 지우고 싶은 부호 및 띄어쓰기 문자를 저장 # ' 제거를 위해 "" 로 감싸주기 #replace를 for문으로 돌려 각 리스트 값을 확인하여 text에서 제거하고 저장 #이제 만든 함수에 text변수를 넣고 불러주면 skips의 값들이 제거 되어있다.