https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
안녕하세요 디버깅 실습중에 2~3번은 utf-8 인코딩에러 뜨고 한번은 정상적으로 디버깅이 되서(디버깅 아닌 실행시에는 문제없음, 아직은 한글데이터 사용도 안하는데 TT 계속 쉬프트+F9 계속 치면 한번씩 정상적으로 진행됨 TT) 인코딩 세팅도 바꿔보고( utf-16 등 다른 인코딩도 설정 해봤음) 해도 안되다가 경로(폴더명 )에 한글을 영어로 바꾸니깐 이상이 없네요(이게 원인인지는 정확하게 모르겠습니다) 참조하세요 ~~
안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
안녕하십니까. 김영한 강사님의 '실전! 스프링부트 JPA 활용1' 강의를 듣고 있는 수강생 입니다. 섹션1 - 프로젝트 환경설정 -> JPA와 DB 설정, 동작확인 강의를 듣고 있는데 JUnit 4를 사용하여 MemberRepositoryTest를 테스트했을 때 오류가 났었는데, 그것을 해결한 방법을 정리하였습니다. 제목에서처럼 스프링부트 2.7.X 버전인 경우에 유효한 방법일 것 같고요. 사진처럼, gradle.build를 통해 라이브러리가 자동으로 설치되었을텐데, 본인의 스프링부트에 따라서 h2 버전이 맞춰서 설치됩니다. (사진에서는 2.1.214) 그럼 h2를 2.1.214를 설치하시면 됩니다. (강의는 1.4.199를 설치했지만, 스프링부트의 버전이 강사님과 저와 달랐기에... 오류가 터진 거였죠..) 이 오류를 해결한 경위는 다음과 같습니다. 처음의 오류입니다. Access to DialectResolutionInfo cannot be null when 'hibernate.dialect' not set 오류가 나길래, database를 지정하라는 소리가 있어서 application.yml을 다음과 같이 수정했죠.. jpa의 database: h2를 추가해줬습니다. 그랬더니 다른 오류를 뱉습니다. 스크린샷은 못 찍었는데, 오류 밑부분에 Version mismatch, driver version is "0" but server version is "16" 이런 오류가 터졌습니다. 그래서 dialect가 문제인가? 해서 dialect를 지정해봐도 이 오류가 절대로 고쳐지지 않기에 검색해봤는데... 다른 글들은 스프링부트 버전을 낮춰라, h2 버전을 낮춰라 하시는데 스프링 부트에서 사용하는 H2 데이터베이스 클라이언트 버전이 현재 2.1.212로 확인되어 제보드립니다. 라는 제목의 인프런 글을 보면서 스프링부트에 설치된 라이브러리 버전대로 올려버리자!!! 라고 해서 버전 올려버렸습니다. (1) 기존에 설치된 h2 삭제 기존 h2를 삭제하고 + ' h2 다른버전으로 재설치시 파일 삭제' 글 참고하셔서 삭제하라는 것 삭제하고(C:\users\사용자명에 있습니다. .h2로 시작하는 파일과 .db 확장자로 끝나는 걸 삭제하시면 됩니다.) (2) 본인 스프링부트에 맞는 h2를 설치 하고, 강의대로 JDBC URL에 jdbc:h2:~/jpashop 을 입력하고 '연결 시험' 말고 '연결'을 누르시면 됩니다. 그리고 세션 끊고 다시 나와서 이번에는 jdbc:h2:tcp:// localhost/~/jpashop을 '연결 시험' 말고 '연결'을 누르시면 됩니다. 연결 시험 누르면 잘 안 되서 연결 누르시면 되는데, 그래도 안 되면 오타 확인해주시고 localhost 대신 ip 넣으시면 됩니다. (3) 오류나면 yml에서 MVCC=true 부분은 삭제 application.yml에서 강의로 보셨으면 url: jdbc:h2:tcp:// localhost/~/jpashop ;MVCC=true 이 부분에서 MVCC=true 이 있을텐데, MVCC=true 이 부분을 삭제해주시면 저의 경우엔 정상적으로 돌아갔습니다!!! (현재 강의 자료 소스로 첨부된 application.yml 그대로 하시면 잘 돌아갑니다.)
본 강의에서 알려주신 판다스 및 이미지 활용 예제를 알려주셔서 감사합니다. 강의 후반에 알려주신 것 처럼 활용 할 수 있는 부분이 굉장히 많아 보입니다. 판다스 예제를 views.py에 녹여 봤는데, 잘 출력됩니다 ㅎㅎ 이후 템플릿 폴더 내부 html 파일을 생성해서 디자인 좀 추가해 출력하면 분석 툴 제작도 충분히 가능할 듯 싶네요. 강의 중반까지 듣고 시도해 보겠습니다 :)
