인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요 이 영상은 원핫/라벨 인코딩 대신에
자료형을 category로 변경하고 lightgbm으로 적용할 수 있음을 보여주는 영상입니다.
기존 이진 분류 영상에도 적용하면 됩는데
이 영상은 제가 곧 다른 예제를 가지고 정리하도록 할게요!
train['주구매상품'] = train['주구매상품'].astype('category')
train['주구매지점'] = train['주구매지점'].astype('category')
test['주구매상품'] = test['주구매상품'].astype('category')
test['주구매지점'] = test['주구매지점'].astype('category')0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박현아님.
강의에서 사용되는 CSV 파일에 접근할 수 없어 불편을 겪고 계시는군요. 이러한 문제는 강의 영상 하단의 설명란이나 강의 자료 탭에서 자주 업데이트되므로 먼저 해당 부분을 확인해 보시는 것이 좋습니다. 파일 링크가 제공되지 않는 경우, 강의의 Q&A 게시판이나 이미 등록된 유사한 질문과 답변을 통해 해결 방법을 찾을 수 있습니다.
유사한 질문 사례를 추천드리니 참고해 보세요:
데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1 강의에 필요한 csv 파일 안보임 현상: 강의 영상 하단에 파일 관련 설명이 있을 수 있으며, 자세한 사항은 자료를 다시 확인하시거나 강사님께 문의해 보시는 것을 권장합니다.
data.csv가 보이지 않습니다.: 강사님의 안내에 따라 강의 내 특정 셀을 실행하면 필요한 CSV 파일이 생성될 수도 있으며, 영상 중 설명된 자료 체크가 필요합니다.
파일 링크가 명확하지 않을 경우, 위의 게시물들처럼 강의의 Q&A 게시판에 구체적인 정보를 남겨주시면 지식공유자님께서 직접 도움을 주실 것으로 기대됩니다.
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.