100.daum.net백과사전재직권공무원·법관·대학교수 등의 직위에 대한 보유조건과 보유기간(→ 행정공무). | 보유권이라고도 한다. 공직이나 대학에서 일정 수습기간 후에 임명될 때 인정되는 이 재직권은, 정치적 통제 또는 당파에 의한 통제로부터 그 직무의 독립과 자유를 유지하...백과사전 검색 더보기출처: 다음백과
blog.naver.com스마트동스쿨 공식블로그[토익단어] tenure 무슨 뜻일까요?2 안녕하세요 스동지기입니다🤗 오늘의 이미지로 배우는 영어 단어 무슨 의미인지 함께 알아볼까요? ▼ ▼ ▼ 정답은 tenure 뜻 <명사> 1. (특히 정계 요직의) 재임 기간, 재임 2. (특히 대학교수의) 종신 재직권 3. (주택·토지의) 거주권[사용권] 예문 his four-year tenure as President 그의 4년간의...2024.05.21블로그 검색 더보기blog.naver.com숨잔근의 이지영어tenure - 재임 기간 영어로4tenure - 재임 기간 영어로 숨잔근의 이지영어 "Tenure"는 영어로 다양한 맥락에서 사용되는 용어이며, 특히 교육 및 부동산 분야에서 중요한 의미를 가집니다. 이 단어는 직위의 보유 기간, 직업의 안정성, 또는 토지 및 부동산의 소유권을 나타내는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 "tenure"의 의미, 그것이 갖는...2024.02.14blog.naver.comjanebabbles[prof] Tenure 심사나는 지금 교수 5년차. 코로나가 없었더라면 무조건 이번 여름에 테녀 심사 준비해야하는데 불행인지 다행인지 2년 연장 가능 티켓이 있다. 테녀 심사에 들어가는 항목은 teaching, research, service. 사실 나는 논문 개수만 빼면 지금 테녀 당장 들어가도 된다. 사실 이런 걱정도 언젠가는 완전 useless할거다. 지금...2024.04.27ghanaweb.comghanahomepagenewsarchiveCOCOBOD Trial: Few staff appointments were terminated during my tenure - Former CHED BossExecutive Director of Cocoa Health, and Extension Division CHED of COCOBOD, says during his tenure, a few staff appointments were terminated. He said these terminations were done because they were...2024.03.21웹문서 검색 더보기Samira Bawumia's Influence on Ghana's Fashion Industry: A legacy of pride and traditionChristians in NPP elected me flagbearer – Dr Bawumialivemint.commoneypersonal-financePersonal Loan Tenure: What is the maximum period and how is it decided?When selecting a loan tenure, it's vital to assess your financial circumstances, as it directly impacts your monthly payments. Opting for a lengthier tenure results in lower EMIs and an extended...2024.03.12전체보기Wipro's stock price rose 121% during Thierry Delaporte's tenure, revenue up 47%Bandhan Bank CEO Chandra Shekhar Ghosh to step down when tenure ends in July통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기원당컴퓨터학원IT 분야 크리에이터2.1 데이터다루기 - 최근접 이웃 분류목표실제 데이터를 살펴 본다. 실제 데이터에서 우리가 필요한 데이터를 추출해 낸다. nan 값을 처리하는 방법들을 이해한다. 최근접 이웃에서 과적합 되었을 때 하이퍼파라미터를 이용하여 과적합 방지를 하는 부분을 살펴 본다. 데이터 출처 https://www.kaggle.com/datasets/blastchar/telco-customer-churn?resource=download Telco Customer Churn Focused customer retention programs www.kaggle.com WA_Fn-UseC_-Telco1. 최근접 이웃 분류 (K-NN) 알고리즘출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%EC%B5%9C%EA%B7%BC%EC%A0%91_%EC%9D%B4%EC%9B%83_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 최근접 이웃 분류 알고리즘은 위의 그림 하나로 모든 원리가 설명이 된다. 녹색 점의 위치를 무엇으로 분류해야 하는지 확인을 할때 k의 값을 3으로 설정 했을 때 실선의 영역으로 자신에게 가장 가까운 표본을 3개 선택 한다. 거기서는 빨간세모가 더 많기 때문에 세모로 인식한다. 그 다음 실선 영역은 k=5 일때2. 데이터셋 분석위의 데이터를 다운로드 받으면 속성은 다음과 같다. customerID : 소비자의 식별자gender : 성별SeniorCitizen : 노인인지의 여부Partner : 배우자의 유무Dependents : 자녀의 유무tenure : 고객의 가입 기간 (개월 수)PhoneService : 휴대폰 서비스를 가입 했는지의 여부MultipleLines : 여러 개의 통신선을 서비스 받고 있는지의 여부 (Yes, No, No phone service) / 휴대폰 서비스를 가입한 고객만 해당됨.InternetService : 인터넷 서비스 제3. 데이터셋 로딩1. 데이터를 다루기 위한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터셋을 로드한다. df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/dataset/통신사고객이탈.csv", index_col="customerID") df.shape (7043, 20) 위의 파일은 20개의 특성이 있고 데이터는 7043개가 있는 것을 확인 할 수 있다4. 테스트셋과 훈련셋 분할- 데이터 분리하여 모양 출력 X=df_data[['tenure','MonthlyCharges','TotalCharges']] y=df_data['Churn'] #훈련 데이터와 테스트 데이터 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=42) #데이터 모양을 출력해 보자. print(X_train.shape) print(X_test.shape) print(y_t5. 학습- 최근접 이웃 모델을 선택하여 학습 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) model.fit(X_train, y_train) 최근접 이웃 모델을 사용하는 방법은 간단하다. sklearn의 최근접이웃분류 모델을 import 하여 라이브러리를 이용하여 모델을 생성후 훈련(fit) 하면 결과가 나온다. 여기서는 3개의 특징과 1개의 YES,NO로 훈련했다. 점수를 확인해 보자.6. 테스트 점수 확인model.score(X_train, y_train) model.score(X_test, y_test) 75점 정도 나왔다. 하지만 Chrun 데이터의 YES,NO의 갯수를 살펴 보면 다음과 같다. df_data["Churn"].value_counts() 즉 73퍼센트가 No 이다. 따라서 모든 데이터를 No 라고만 출력해도 73점 정도는 나오는 것이다. 또한 훈련 점수와 테스트 점수가 많이 차이가 나므로 이것은 과대 적합이다. 과대적합을 줄이기 위해서는 최근접 이웃 모델에서는 k값을 조정해서 훈련할 수 있다. from sklear8. 맺음말간단하게 실무에서 사용되는 데이터를 살펴 보았고~ 이 데이터를 훈련하기 위해서 데이터를 처리하는 방법을 맛보기 정도로만 보았다. 최근접 이웃 모델에서는 하이퍼파라미터를 조절하여 테스트 점수가 78점 정도 나오는 모델을 만들어 볼 수가 있었는데~ 앞으로 배우는 모델들을 통해 좀 더 의미있는 점수들을 만들어 보는 과정을 살펴 보도록 한다.13위의 데이터를 다운로드 받으면 속성은 다음과 같다. customerID : 소비자의 식별자gender : 성별SeniorCitizen : 노인인지의 여부Partner : 배우자의 유무Dependents : 자녀의 유무tenure : 고객의 가입 기간 (개월 수)PhoneService : 휴대폰 서비스를 가입 했는지의 여부MultipleLines : 여러 개의 통신선을 서비스 받고 있는지의 여부 (Yes, No, No phone service) / 휴대폰 서비스를 가입한 고객만 해당됨.InternetService : 인터넷 서비스 제2024.04.19티스토리 검색 더보기슈퍼피포인문・교양 분야 크리에이터야구가 하고 싶어요7그럭저럭 다룰 줄 아는 나이기에 야구 데이터 분석에 뛰어들고 싶은 마음은 굴뚝과 같다. 먹고살기 위한 연구를 어느 정도 마무리하면, 1~2년 뒤 테뉴어(tenure)를 받아 정교수로 승진하게 되면 취미 삼아 야구 데이터를 분석하는 작업을 시작해 봐야겠다. 운동신경이 없어 야구의 꿈을 접은 소년이, 다시 야구의 매력에...브런치북AI 전문가의 조금은 색다른 육아육아에세이야구인공지능2024.03.25브런치스토리 검색 더보기story.kakao.comChang H KimChang H Kim - 카카오스토리4as an Assistant Professor at Xi an Jiaotong-Liverpool University in Suzhou, China (full-time/tenure track). Starting from February 1st, I'll be responsible for teaching under/postgraduate business...2024.01.29카카오스토리 검색 더보기IT 크리에이터 보기
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