코딩의 윤슬

CSV 파일을 업로드하면, 업로드한 데이터를 데이터프레임으로 변환하여 불러온다.이후 KMeans 클러스터링을 수행하기 위해 X로 사용할 컬럼을 선택할 수 있도록 설정한다.적절한 K값을 찾기 위해 WCSS(Within-Cluster Sum of Squares) 값을 계산하고, 엘보우 메소드 그래프를 제공한다.사용자가 K 값을 선택하면 해당 값으로 **데이터를 클러스터링(비슷한 그룹으로 분류)**하여 결과를 시각적으로 확인할 수 있도록 한다.이 모든 과정을 하나의 웹 앱 형태로 구현할 예정이다.               https://kmeans-app-jzor2as7qbtjzbntn6qmzq.streamlit.app/ appThis app was built in Streamlit! Check it out ..

에포크(epoch)는 전체 데이터를 한 번 학습하는 과정이며, 한 번의 에포크는 데이터셋 전체를 모델이 학습하는 것을 의미한다. 배치 크기(batch size)는 한 번에 학습하는 데이터 샘플의 개수를 의미하며, 크기가 클수록 학습 속도가 빨라질 수 있지만 메모리 사용량이 증가한다. 에포크 수가 너무 많으면 모델이 훈련 데이터에만 최적화되어 새로운 데이터를 잘 예측하지 못하는 **과적합(overfitting)**이 발생할 수 있다. 이는 마치 무당이 과거만 잘 맞히고 미래는 예측하지 못하는 상황과 비슷하다. 따라서 적절한 에포크 수를 설정하는 것이 중요하다.   둘다 많이 쓰기에 아무거나 해도 된다 그후 모델 다운로드를 누르면된다. 아래 코드를 참고해서 만들면 된다.     캐글은 없어서 그런거다 터미널..

Streamlit 앱 실행 중 requirements.txt에 지정된 패키지 설치 오류가 발생했다면 다음 방법을 시도한다.오류 메시지 확인: Streamlit Cloud에서 Manage App을 클릭해 로그를 확인한다.로컬 환경 테스트: 가상 환경을 만들고 pip install -r requirements.txt를 실행해본다.패키지 버전 확인: requirements.txt에서 오래되거나 충돌하는 패키지를 수정한다.시스템 종속성 해결: 필요한 라이브러리를 설치한다. (예: sudo apt-get install libgl1-mesa-glx)캐시 정리 후 재설치: pip cache purge 실행 후 다시 pip install -r requirements.txt를 실행한다.앱 재배포: requirements..

스트림닛 깃허브 연동 을 먼저 해준다     https://car-price-app-9y7fuuyi5v6kd6xrhgcfwk.streamlit.app/설치가 안됬다는 뜻우리컴퓨터에서는 잘 돌아간다. 로컬에서는 잘돌아간다근데 배포했더니 위 처럼 나온다 이건 컴퓨터가 다르다는 거다아무것도 설치 안되고 파이썬 버전만 맞춰줬기때문이다 이 컴퓨터에는 파이썬만 설치되있지 안무것도 라이브러리가 설치가 안되있다 그럼어떻게 설치해줄까?파일을 만들어줘야한다requirements.text 라는 파일명은 국룰이다전세계적으로 개발자들은 알아듣는다 여기는 설치라이브러리 적는 파일이라는 것을  https://car-price-app-9y7fuuyi5v6kd6xrhgcfwk.streamlit.app/ appThis app was b..