전기차 충전소 입지 모델 예측을 하기 위해 격자 데이터를 수집하고 각종 csv파일과 geoJson파일을 수집해 데이터 전처리를 하기 시작했다. https://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do# 국토정보플랫폼 국토정보맵 선택 선택 map.ngii.go.kr 국토 정보 플랫폼을 통해서 많은정보를 수집했고 추가적으로 필요한 것 들은 공공데이터 자료를 통해서 수집하였다. QGIS로 국토정보맵 파일을 다운 받아 확인해 보면 geoJson파일이 아니여서 따로 작업이 필요하다. geoJson 변환 - shp을 geoJson변환(로컬로 실행) #다운로드 한 파일을 모두 한 폴더에 넣고 로컬로 실행해야함 # Shapefile의 경로 shp_file_path = 'Downloads/(B100)구..

지표 계산식 정확도 TP/전체(TP+FP+FN+TN) 정밀도 TP/TP+FP 재현율 TP/TP+FN 특이도 TN/TN+FP TP를고정으로 실제에는 FP, 예측에는 FN 쓰면 외우기 편함

가상환경 설정 폴더 생성 터미널 실행 터미널에서 폴더로 경로를 지정해줍니다. cd 폴더경로 conda create --name yourenvname python=3.10 yourenvname대신에 , 사용할 이름을 설정 conda activate yourenvname 가상환경으로 접속해줍니다. 터미널 앞()에 지정한 이름으로 가상환경이 설정되어 있는지 체크해줍니다. pip install pycaret pycaret을 설치 해줍니다. conda install -c conda-forge jupyterlab 주피터랩을 설치해줍니다. jupyter lab 주피터랩을 실행해 줍니다. import pycaret pycaret.__version__ 버전이 확인된다면 설치가 완료된겁니다!

https://github.com/JiHoonYoon00/real-estate-dashboard [GitHub - JiHoonYoon00/real-estate-dashboard Contribute to JiHoonYoon00/real-estate-dashboard development by creating an account on GitHub. github.com](https://github.com/JiHoonYoon00/real-estate-dashboard) real-estate-dashboard 프로젝트 소개 본 프로젝트는 서울시의 2022년과 2023년 부동산 거래 데이터와 법정동 좌표를 활용하여 재개발이 예상되는 지역을 식별합니다. 이를 통해 식별된 지역을 분석하고 Naver Open Searc..

특강중 조를 짜서 간단하게 수행해야하는 미션이 있었는데 바로 '문고리를 디자인하기' 였다. 30분 남짓한 시간이지만 창의적인 생각을 해볼 수 있었던 조별활동이였다. 특별한 상황을 설정한다 사용자의 행동을 인식한다 적절한 디자인을 시행한다 위 세가지 조건을 가지고 문고리디자인을 생각해보았다. 문고리를 디자인한다고 하면 물건을 들고있을때 어린이나 노약자, 장애인, 애완동물등 처음에는 쉽게 접근을 해보았지만, 무언가 재미가 별로 없네..? 라는 생각이 들기 시작 할때 쯤 조원분께서 자기는 당기시오/미시오를 잘 보지 못해서 실수하는 경우가 많다고 얘기를 꺼내셨다. 그때 문득 머릿속에서 우리가 당겨야하는 경우가 무엇이 있을까??? 갑자기 머릿속에 냉장고라는 아이디어가 떠올라서 팀원들과 토의를 나눠보니 생각보다 참..

사용된 라이브러리 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By import pandas as pd import time import random 상세 코드 def page1_crawling(driver): titles = [] urls = [] start_num = 9 end_num = 47 for i in range(start_num, end_num + 1, 2): title_css_path = '#revolution_main_table > tbody > tr:nth-child(' + str(i) + ') > td:nt..