[Pandas, Pytorch] 타이타닉 생존자 데이터로 머신러닝 해보기_1

데이터 출처 : https://www.kaggle.com/datasets/brendan45774/test-file

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목표

1.Pandas를 통한 기초적 데이터 전처리 방법에 대해 학습
2.Pytorch 사용법 및 간단한 신경망 구현 및 학습 시켜보기

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타이타닉 예제 데이터 정리

열	의미
PassengerID	탑승객 번호
Survived	생존 여부. 0 == 사망, 1 == 생존
Pclass	1 == 1등석, 2 == 2등석, 3 == 3등석
Name	이름
Sex	성별
Age	나이
SibSp	함께 동승한 형재자매의 수
Parch	함께 동승한 부모 및 자식의 수
Ticket	티켓 번호
Fare	요금
Cabin	호실 번호
Embarked	탑승한 지역. C == 셰르부르, Q == 퀸즈타운, S == 사우스햄튼

생각해봐야 할 요소

1.일부 데이터에 결측값이 있음(Age, Cabin 등)
2.학습에 불필요할 것으로 추측되는 요소들에 대한 제거가 일부 필요해보임
3.One-Hot Encoding이 필요해 보이는 데이터들이 있음

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데이터 전처리

1.module import

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

Pandas, Numpy 및 Pytorch를 import 해주었다.

2.데이터 불러오기

titanic = pd.read_csv("tested.csv")

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