#이나
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 13).reshape(3,4)
arr2 = np.arange(13, 25).reshape(3,4)
arr3 = np.append(arr1, arr2, axis = 1)
print(arr3)
#종혁
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
arr2 = np.arange(13, 25).reshape(3, 4)
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(arr3)
Dataset에 대한 설명 중 틀린 것을 모두 골라 주세요.
3,5번 틀림 4번은 애매하다.
3번 일반적으로는 underfitting. 잘못 섞으면 overfitting도 발생가능.
5번 희철님 표…
[주성]
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
df = pd.DataFrame(data=wine.data,columns=wine.feature_names)
plt.scatter(df['alcohol'], df['malic_acid'], marker='^', color='b',label = 'alcohol-malic_acid ')
plt.scatter(df['ash'], df['alcalinity_of_ash'], marker='v', color='r', label = 'ash-alcalinity_of_ash')
plt.title('Scatter Plot')
plt.legend()
plt.show()