countvectorizing1 [머신러닝] 스팸 분류 실습: CountVectorizer, Data Cleaning, Pipelining, NaiveBayes, Wordcloud 제시되는 데이터에는 약 5,728개의 이메일 메시지가 있으며, 스팸인지 아닌지의 정보를 가지고 있다. spam 컬럼의 값이 1이면 스팸이고, 0이면 스팸이 아니다. 스팸인지 아닌지 분류하는 인공지능을 만들자 (Supervised learning의 분류 문제) # colab으로 실습을 진행하였다. 실습 1. 구글드라이브에 있는 emails.csv 읽기 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # colab의 구글드라이브 마운트 버튼을 누르면 해당 코드가 나온다. chdir로 디렉토리를 바꾸고 read_csv로 데이터를 불러오자. in: import os os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks.. 2022. 5. 10. 이전 1 다음
