구름환경 2유형

Question

안녕하세요 퇴근후딴짓님 크게 다르게 하지 않은것 같은데 저는 랜덤포레스트 #821.0553076611657 이렇게 나왔는데 퇴근후딴짓님은 83636125.어쩌고 엄청 큰 숫자잖아요.. 제 코드에 어떤 문제가 있나요??ㅠㅠ #데이터전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) train = train.drop('주구매상품', axis=1) test = test.drop('주구매상품', axis=1) train = pd.get_dummies(train) test= pd.get_dummies(test) #분할 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) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape #머신러닝 from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) print(rmse(y_val, pred)) #821.0553076611657 pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({ 'pred':pred }) result.to _csv("result.csv", index=False) print( pd.read _csv("result.csv"))

퇴근후딴짓 · Answer

전혀 문제 없습니다.:) 제가 영상에 빠르게 자막처리 할게요 800대 점수가 나오는 것이 정상입니다. 작업형2가 새로 나오면서 주최측에서 안내 없이 데이터를 3번이나 변경하다보니 그사이 촬영이 되어 그렇습니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 양지은님께서 작성하신 랜덤포레스트 모델 관련 질문에 답변드리겠습니다. 현재 말씀하신 RMSE 값 차이는 전처리 과정이나 데이터의 다른 부분에서 발생할 가능성이 높습니다. 코드의 주요 부분을 차근차근 검토해 보겠습니다. 피드백 및 검토 사항: 결측치 처리 : &lsquo;환불금액&rsquo; 방식을 잘 설정하신 것 같습니다. 평균 값이나 0으로 채우는 방법은 데이터 특성에 무관하다면 괜찮습니다. 데이터 프레임 처리 : test['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) 에서 &lsquo;test&rsquo; 데이터셋에 &lsquo;환불금액&rsquo;의 결측치를 채울 때 train 이 아닌 test 데이터를 사용해야 합니다. test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) 로 수정하세요. 원핫 인코딩 : pd.get_dummies 를 잘 사용하셨습니다. 다만 train과 test가 같은 열을 가져야 하므로, 인코딩 후에 두 데이터프레임의 열 확인이 필요합니다. 데이터 분할 오류 : train_test_split 분할 시 train target 에서 쉼표(,)가 빠져 있는 것으로 보입니다. train, target 으로 수정해야 합니다. 평가지표 : RMSE 계산 함수인 rmse 는 잘 작성되어 있습니다. 이를 활용하여 정확히 RMSE를 출력하고 계신 것입니다. 벡터와 미리보기 : RMSE 비율 차이가 있는 경우, 데이터 특성이나 스케일링 차이가 영향을 미칠 수 있습니다. 필요하다면 데이터의 스케일을 조정하거나, 다른 처리 방법을 검토해 보세요. 이와 관련된 유사한 문제 해결 사례를 확인하고 싶으면, 아래 링크를 참조하세요: 5회 기출유형 (작업형2) 강의 코드 질문 : 유사한 데이터 처리 및 랜덤포레스트 적용방식에 대한 Q&A를 확인할 수 있습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.