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에러메시지

DatabaseError: ORA-00054: 리소스가 사용 중이어서 NOWAIT가 지정되었거나 시간 초과가 만료된 상태로 획득합니다.

 

 

 

 

해결방법1

열려있는 Connect객체와 Cursor객체의 자원을 해제 다시 수행합니다.

 

cursor.close()

conn.close()

 

 

 

 

 

 

해결방법2

다수의 사용자가 하나의 DB 작업하다가 lock 걸리는 경우는

선행 사용자가 commit 해주면 간단히 해결되어집니다.

 


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relative 접근자를 통한 import

·       .. .기호를 사용하여 상대경로를 이용하여 import 하는 것도 가능합니다.

·       Python 2.5부터 사용가능합니다.

·       ..과 같은 relative 접근자는 .py와 같이 모듈 안에서만 사용가능합니다.

·       파이썬 인터프리터에서 relative한 접근자를 사용하면 "SystemError: cannot perform relative import"와 같은 오류가 발생합니다.

 

..

부모 디렉터리

.

현재 디렉터리

 

 


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VotingClassifier()

·         {sklearn.ensemble} 서브패키지의 메소드입니다.

·         앙상블(Ensemble) 다수결 기법(Voting) 모형을 생성합니다.

 

 

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

class sklearn.ensemble.VotingClassifier(estimators, voting='hard'weights=Nonen_jobs=Noneflatten_transform=True)

 

parameter

description

estimators

·         개별 모형 목록

·         리스트나 named parameter 형식으로 입력합니다.

voting

·         문자열 {hard, soft}

·         hard voting soft voting 선택합니다.

 

value

description

voting=hard

단순 투표

default

voting=soft

가중치 투표

 

 

weights

사용자 가중치 리스트

 

 

 

 

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.VotingClassifier.html

 


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graph_from_dot_data()

·         {pydotplus} 패키지의 graphviz 통한 그래프 생성 함수입니다.

·         그래프 저장용 텍스트 파일 포맷인 dot 형식의 데이터로 정의된 그래프를 로드(load)하여 그래프를 생성해줍니다.

 

 

 

# graphviz 통한 그래프 생성 함수

from pydotplus import graph_from_dot_data 

 

그래프를 생성하기위해 data 생성

dot_data = export_graphviz(tree,

                           filled=True

                           rounded=True,

                           class_names=target_name,

                           feature_names=feature_names,

                           out_file=None

 

# graphviz data통해 그래프 생성

graph = graph_from_dot_data(dot_data)

 

 


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learning_curve()

학습 곡선을 그려줍니다.

 

 

sklearn.model_selection.learning_curve(estimator, X, y, groups=None, train_sizes=array([0.1, 0.33, 0.55, 0.78, 1. ]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=None, pre_dispatch='all', verbose=0, shuffle=False, random_state=None, error_score=nan, return_times=False)

 

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.learning_curve.html

 

parameter

description

estimatorobject

예측 방법 지정

X, y

데이터

train_sizes

learning curve 생성시 사용할 데이터 사이즈 지정

cv

cross-validation 지정

n_jobs

연산을 위한 CPU 개수 지정

 

value

description

n_jobs=None

1 의미

None means 1 unless in a joblib.parallel_backend context.

n_jobs=-1

모든 프로세스 사용

-1 means using all processors.

 

 

 


 


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export_graphviz()

·         {sklearn.tree}모듈의 export_graphviz() 메소드를 사용하여 의사결정트리를 시각화시켜줍니.

·         export_graphviz() 메소드 그래프 저장용 텍스트 파일 포맷인 .dot 파일포멧 생성합니다.

 

 

# graphviz data 생성함수 임포트

from sklearn.tree import export_graphviz

sklearn.tree.export_graphviz(decision_tree, out_file=None, max_depth=None, feature_names=None, class_names=None, label='all', filled=False, leaves_parallel=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rotate=False, rounded=False, special_characters=False, precision=3)

 

 

parameter

description

decision_tree

decision tree classifier

의사결정나무 분류기(모델)

filled=True

bool, optional (default=False)

 

filled=True: True 지정하면 노드의 클래스가 구분되도록 색으로 칠해집니다

rounded

bool, optional (default=False)

 

rounded=True: 둥근 노드상자와 Helvetica 폰트를 사용합니다.

 

When set to True, draw node boxes with rounded corners and use Helvetica fonts instead of Times-Roman.

class_names

list of strings, bool or None, optional (default=None)

class 변수의 이름 설정

 

Names of each of the target classes in ascending numerical order.

feature_names

list of strings, optional (default=None)

컬럼이름들 지정

 

Names of each of the features.

out_file

file object or string, optional (default=None)

파일 저장 유무

 

out_file=None: 문자열인 dot tree포멧으로 표현

 

Handle or name of the output file. If None, the result is returned as a string.

 

 

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html

 


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UniversalBank.csv

·         유니버설 은행 데이터

·         target marketing 활용한 캠페인 데이터로 개인대출제안에 대한 수락 여부 데이터가 포함되어 있습니다.

·         총데이터 5,000개와 대출 성공율 9.6%(480) 해당되는 데이터가 존재합니다.

 

 

attribute

description

type

ID

ID

numeric

Age

나이

numeric

Experience

경력

numeric

Income

소득

numeric

ZIPCode

우편번호

numeric

Family

가족수

numeric

CCAvg

월별 신용카드 평균 사용액

numeric

Education

교육

{Under,Grad,Prof}

Mortgage

담보부 채권

numeric

PersonalLoan

개인대출

{No,Yes}

SecuritiesAccount

유가증권계정

{No,Yes}

CDAccount

CD 계좌

{No,Yes}

Online

온라인 뱅킹

{No,Yes}

CreditCard

신용카드

{No,Yes}

 

 


 

 

 

직접 다운로드

UniversalBank.csv

 

 


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re.RegexObject 클래스

re.RegexObject 클래스는 다양한 메소드들을 제공합니다.

 

 

 

 

 

정규식을 이용한 문자열 검색 메소드

method

description

match(source)

 

match(pattern, source)

·         문자열의 처음부터 정규식과 매치되는지 검사합니다.

·         일치하면 match 객체(정규식의 검색 결과로 리턴되는 객체) 리턴하고 일치하지 않을 경우에는 None 리턴합니다.

search(source)

 

search(pattern, source)

 

·         문자열 전체 검색하여 정규식과 매치되는지 검사합니다.

·         일치하는 검색대상이 있으면 Match 객체를 리턴하고 일치하지 않을 경우에는 None 리턴합니다.

·         처음 매칭되는 문자열만 리턴합니다.

findall(정규식, 대상)

 

정규식.findall(대상)

·         정규식과 매치되는 모든 문자열(substring) 리스트 리턴합니다.

·         그룹핑으로 매칭이 때는  리스트속의 각각의 데이터를 튜플형태로 저장해서 반환해 줍니다.

 

finditer()

 

정규식.findall(대상)

·         정규식과 매치되는 모든 문자열(substring) iterator 객체로 리턴합니다

 

 

split()

·         패턴에 맞게 소스를 쪼갠 문자열 조각의 리스트를 반환합니다.

sub()

·         패턴과 일치하는 소스의 특정부분을 바꿔줍니다.

 

 

 

 

 

 

Match 객체 타입

<class '_sre.SRE_Match'>

 

 


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모듈 임포트 파헤치기

·       임포트를 할 때, 해당 모듈의 바이트 코드(.pyc) 있으면 이를 먼저 임포트 합니다.

·       모듈이 임포트되면 메모리에 모듈 코드가 로딩되며 프로그램이나 파이썬 인터프리터가 끝나기 전까지 변경되지 않습니다.

·       모듈을 임포트 하면 해당 모듈의 코드가 실행되어 집니다.

 

 

 

 

바이트 코드

·       컴퓨터가 이해 있는 파일포멧입니다.

·       모듈의 임포트를 빠르게 해주는 역할을 합니다.

 

구분

설명

바이트 코드(.pyc)가 이미 있으면

모듈을 인터프리팅(Interpreting) 하지 않고 바로 바이트 코드를 읽어들입니다.

바이트 코드(.pyc)가 없으면

모듈을 인터프리팅 해서 바이크 코드를 생성한 다음 사용합니다.

 

 

 

 

 

바이트 코드가 생성된 모습



 

 


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'지하철 시간대별 이용현황' 데이터 컬럼정보

 

구분

사용월

호선명

ID

지하철역

04:00:00~04:59:59

03:00:00~03:59:59

index

0

1

2

3

4

 

51

 

 

컬럼

(승차)index

하차 index

사용월

0

 

호선명

1

 

ID

2

 

지하철역

3

 

04:00:00~04:59:59

4

5

05:00:00~05:59:59

6

7

06:00:00~06:59:59

8

9

07:00:00~07:59:59

10

11

08:00:00~08:59:59

12

13

09:00:00~09:59:59

14

15

10:00:00~10:59:59

16

17

11:00:00~11:59:59

18

19

12:00:00~12:59:59

20

21

13:00:00~13:59:59

22

23

14:00:00~14:59:59

24

25

15:00:00~15:59:59

26

27

16:00:00~16:59:59

28

29

17:00:00~17:59:59

30

31

18:00:00~18:59:59

32

33

19:00:00~19:59:59

34

35

20:00:00~20:59:59

36

37

21:00:00~21:59:59

38

39

22:00:00~22:59:59

40

41

23:00:00~23:59:59

42

43

00:00:00~00:59:59

44

45

01:00:00~01:59:59

46

47

02:00:00~02:59:59

48

49

03:00:00~03:59:59

50

51

 

 


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