분류 복습
설비 불량 데이터로 분류, 앙상블, 혼동행렬, 문턱값 조정을 복습
실습 데이터: 설비 불량 예측
- 설비 센서와 공정 지표로 불량 여부 예측
- 전체 12,000건, 입력 변수 8개
defect는0=정상,1=불량- 불량
1을 양성(positive) 클래스로 설정
| 컬럼 | 설명 |
|---|---|
temp_index | 온도 지표 |
pressure_index | 압력 지표 |
vibration_index | 진동 지표 |
speed_index | 속도 지표 |
current_index | 전류 지표 |
humidity_index | 습도 지표 |
cycle_time_index | 공정 시간 지표 |
inspection_index | 검사 지표 |
defect | 불량 여부(0=정상, 1=불량) |
수업에서 사용한 defect_classification.csv를 Colab 현재 폴더에 업로드한 뒤 실행하세요.
import pandas as pd
df_defect = pd.read_csv("defect_classification.csv")
df_defect.head()