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'지하철 시간대별 이용현황' 데이터 컬럼정보
'지하철 시간대별 이용현황' 데이터 컬럼정보 컬럼 (승차)index 하차 index 사용월 0 호선명 1 역ID 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..
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반복 ?
반복 ? ? 메타문자가 의미하는 것은 {0, 1} 입니다. py?thon "p + y(있어도 되고 없어도 된다) + thon"
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반복 {m,n}
반복 {m,n} · { } 메타 문자를 이용하면 반복 횟수를 고정시킬 수 있습니다. · {m, n} 정규식을 사용하면 반복 횟수가 m부터 n까지인 것을 일치 시킬 수 있습니다. 또한 m 또는 n을 생략할 수도 있습니다. · *, +, ? 메타문자는 모두 {m, n} 형태로 고쳐 쓰는 것이 가능하지만 가급적 이해하기 쉽고 표현도 간결한 *, +, ? 메타문자를 사용하는 것이 좋습니다. 문자열 Match 여부 설명 python X "y"가 1번만 반복되어 매치되지 않음 pyython O "y"가 2번 반복되어 매치 py{2,5}thon "p + y(2~5회 반복) + thon"
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반복 (+)
반복 (+) · 반복을 나타내는 또 다른 메타 문자 · +는 최소 1번 이상 반복될 때 사용한다. 즉, *가 반복 횟수 0부터라면 +는 반복 횟수 1부터가 됩니다. py+thon "p + y(1번 이상 반복) + thon"
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반복 (*)
반복 (*) '반복'을 의미하는 메타문자 py*thon 사용된 *의 의미는 *바로 앞에 있는 문자 y가 0부터 무한대로 반복될 수 있다는 의미입니다.
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WeKa - 결측률이 특정값 이상인 속성 찾기
WeKa - 결측률이 특정값 이상인 속성 찾기 labor.arff 데이터셋에서 결측률이 33% 이상인 속성 찾아보겠습니다. Step by Step · 데이터 불러오기 · 데이터 확인 - 결측값 확인 · 데이터 확인 - 결측률 확인 · Filter 적용 데이터 불러오기 [Preprocess] 탭 >> [Open file…] 클릭 labor.arff 데이터 확인 - 결측값 확인 [Edit…] 회색으로 표시된 부분이 결측값입니다. 데이터 확인 - 결측률 확인 [Preprocess] 탭에서 데이터를 불러온 상태에서 왼쪽 "Attributes" 패널에 있는 속성을 항목을 클릭하며 해당 속성에 대한 세부 정보가 오른쪽 "Selected attribute" 패널창에 표시됩니다. 여기해서 Missing 항목을 통해 해..