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패키지 import 방법

·       파이썬은 상당히 많은 표준 라이브러리들을 제공하고 있는데, 이 표준 라이브러리를 사용하기 위해서는 import문으로 해당 모듈을 불러온 표준 라이브러리의 함수를 불러다 사용할 있습니다.

·       import한 패키지 경로의 범위를 벗어난 함수는 호출 할 수 없습니다.(AttributeError)

·       함수를 직접 import할 수 없습니다.(ImportError)

 

 

import 모듈명

import 패키지경로.모듈명

·       가장 기본적인 임포트 형태입니다.

 

 

 

from 패키지경로 import 모듈명

·       패키지경로에 있는 모듈명을 임포트합니다.

·       import 하는 이름들이 기존에 미리 존재하고 있었다면 그 이름들에 의해 참조되던 기존 객체들은 상실됩니다.

 

 

 

 

from 패키지경로.모듈명 import 함수명

·       모듈의 함수를 직접 import하여 실행하는 방법입니다.

·       패키지 모듈 내의 특정 함수만 import하여 사용하고 싶다면, "from 패키지명.모듈명 import 함수명" 과 같이 from "패키지명.모듈명"을 적고 import 뒤에 함수명을 적습니다.

 

 

from 패키지명.모듈명 import *

·       __all__과 상관없이 무조건 import

·       해당 모듈에 존재하는 모든 함수를 import합니다.

 

 

 

from 패키지명 import *

·       특정 디렉터리의 모듈을 *를 이용하여 import할 때에는 해당 디렉터리의 __init__.py 파일에 __all__이라는 변수를 설정하고 import할 수 있는 모듈을 정의해 주어야 합니다.

·       __all__ 정의된 모듈만 import됩니다.

 

 

 

 

 

import 모듈명 as 새로운 모듈 이름

·       해당 모듈을 새로운 다른 이름으로 사용하고자 할 때 사용합니다.

·       기존 모듈 이름이 너무 길거나 현재 사용중인 다름 이름들과 충돌이 일어날 때 유용합니다.

 

 

 

 

 

from 모듈명 import 이름 as 새로운 이름[, 이름 as 새로운 이름]

·       해당 모듈 내에 정의된 이름을 다른 새로운 이름으로 사용하고자 할 때 사용합니다.

 

 

 

 

 


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Posted by codedragon codedragon

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SAVEPOINT

·       현재의 트랜잭션을 작게 분할하는 명령어입니다.

·       저장된 SAVEPOINT ROLLBACK TO SAVEPOINT문을 사용하여 표시한 곳까지 ROLLBACK 할 수 있습니다.

·       여러 개의 SQL문을 실행하는 트랜잭션의 경우 사용자가 트랜잭션 중간 단계에서 SAVEPOINT 지정하고 차후 ROLLBACK 함께 사용하여 현재 트랜잭션 내의 특정 SAVEPOINT까지 ROLLBACK 있게 합니다.

 

 

 

SAVEPOINT 도식도

COMMIT명령이 수행된 다음 COMMIT명령이 수행될 까지가 하나의 트랜잭션으로 구성되므로 3개의 명령문(UPDATE, DELETE, INSERT) 하나의 트랜잭션이 됩니다.

이렇게 트랜잭션을 구성할 중간 중간 SAVEPOINT명령으로 특정 위치를 지정해 놓으면 하나의 트랜잭션내에서도 ROLLBACK TO 명령문을 통해 SAVEPOINT 표시한 곳까지 ROLLBACK 있습니다.

   

   

 

 

COMMIT vs SAVEPOINT

작업 단위는 COMMIT 사용하여 트랜잭션으로 묶어두고, 트랜잭션 안에서의 작은 단위는 SAVEPOINT 설정하는 것이 좋습니다.

 

작업단위

COMMIT

작은 작업단위

SAVEPOINT

 

 

 

 

SAVEPOINT 형식

·       SAVEPOINT 특정 위치를 지정하기

·       SAVEPOINT 지정해 놓은 특정 위치로 되돌아가기

 

 

SAVEPOINT 특정 위치를 지정하기

SAVEPOINT 레이블명;

 

 

SAVEPOINT 지정해 놓은 특정 위치로 되돌아가기

ROLLBACK TO 레이블명;

 

 


Posted by codedragon codedragon

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imbalanced data

·         imbalanced data 측정항목이 동일한 크기의 dataset 가지지 못한 의미합니다. (total)

·         A 220개인데 B, C, D 10개밖의 input 가지고 있어 모두 동일한 크기의 dataset 가지고 있지 못합니다. 경우가 imbalanced data 됩니다.

 

 

MODEL 1

Predictions

output

output

output

output

Predict data

Actual class

 

A

B

C

D

total

input

A

110

80

10

20

220

input

B

3

9

0

2

10

input

C

0

1

8

1

10

input

D

0

1

0

9

10

Actual data

total

113

91

18

32

250

 

 

 

MODEL 2

Predictions

output

output

output

output

Predict data

Actual class

 

A

B

C

D

total

input

A

217

2

0

1

220

input

B

7

1

0

2

10

input

C

7

1

1

1

10

input

D

2

4

3

1

10

Actual data

total

233

8

4

5

250

 

 

 

Accuracy Comparison

구분

Accuracy 계산식

MODEL 1 Accuracy

(110+9+8+9)/250=0.544

MODEL 2 Accuracy

(217+1+1+1)/250=0.88

 

 

 

Result

MODEL1 0.544 < MODEL2 0.88

Accuracy 생성된 모델을 판단하면 MODEL2 MODEL1보다 Accuracy 커서 좋은 모델이라고 판단할 있어 MODEL2 채택하게 됩니다.

하지만 A, B, C, D 전체의 예측률을 보면 MODEL1 전반적으로 맞추고 있어 MODEL1 MODEL2보다 좋아 MODEL1 선택하는 것이 좋습니다.

imbalanced data에서 사용할 있는 F1 core 지표를 확인해야 합니다.

 

 

MODEL1

MODEL2

Accuracy

0.544

0.88

A

110

217

B

9

1

C

8

1

D

9

1

 

 

 

MODEL1

MODEL2

Accuracy

0.544

0.88

A

110

217

B

9

1

C

8

1

D

9

1

 

 


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