소스 공유 부탁드려도 될까요?

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대구빅데이터활용센터

지식공유자

강의자료 문제 및 답안 코드를 공유해드립니다.

강유나

질문자

감사드려요 큰 도움이 됩니다

1

강유나

질문자

진심으로 감사드립니다!! 잘 사용하고 실력을 올리겠습니다~~

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허종덕

교수님, 감사드립니다. 혹시 csv화일 다운 받을 수 있을지요?

wonoong96

강의자료와 소스코드를 공개하고 있구요,

csv가 강의 어디 부분을 말씀하시는지요?

seaborn 라이브러리의 샘플 데이터셋을 활용하여 실습을 합니다.

강의자료와 소스코드 링크는 다음과 같습니다.

1. 강의자료

https://www.miricanvas.com/v/1uu94n

2. 소스코드

https://colab.research.google.com/drive/1dH75LMQgqJTy0ze0ZbPpljUSutoZrrTJ?usp=sharing

Jongdeok Heo

훌륭한 강의 감사드립니다.

학습중에 질문이 있어 멜로 올렸습니다. 답변을 주시면 정말 감사드리겠습니다.

저는 Vidual Studio Code를 활용하여 실습중입니다.

회귀실습화일의 마지막 저장과 확인에서 에러가 발생되는 원인과 해결안을

부탁드립니다.

code 및 error messase>

# 모형평가 
from sklearn.metrics import mean_squared_error

print("\n")
print('선형회귀 MSE', mean_squared_error(y_valid, pred1))
print('랜덤포레스트 MSE', mean_squared_error(y_valid, pred2))
print('스태킹 MSE', mean_squared_error(y_valid, pred3))

print("\n")
print('선형회귀 RMSE', np.sqrt(mean_squared_error(y_valid, pred1)))
print('랜덤포레스트 RMSE', np.sqrt(mean_squared_error(y_valid, pred2)))
print('스태킹 RMSE', np.sqrt(mean_squared_error(y_valid, pred3)))

'''
형회귀 MSE 12.966610337469962
랜덤포레스트 MSE 9.82210290624999
스태킹 MSE 11.662706015625002


선형회귀 RMSE 3.6009179853851103
랜덤포레스트 RMSE 3.134023437412361
스태킹 RMSE 3.415070426158881
'''

# 10. 하이퍼파라미터 튜닝

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'n_estimators':[50, 100], 'max_depth':[4, 6]}
model4 = RandomForestRegressor()
clf = GridSearchCV(estimator = model4, param_grid = parameters, cv = 3)
clf.fit(X_train, y_train)
print('최적의파라미터', clf.best_params_)

'''
최적의파라미터 {'max_depth': 6, 'n_estimators': 100}
'''

# print(X_train.isna().sum())

# 11. 파일저장
result = pd.DataFrame(model2.predict(X_test))
result = result.iloc[:,1]
print(result)

pd.DataFrame({'id':X_test.index, 'result': result}).to_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000307.csv', index=False)

check = pd.read_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000307.csv')
print(check.head())


# # 11. 파일저장
result = pd.DataFrame(model3.predict(X_test))
result = result.iloc[:,1]
pd.DataFrame({'id':X_test.index, 'result': result}).to_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000304.csv', index=False)


# # 확인
check = pd.read_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000304.csv')
print(check.head())

(254, 11)

(64, 11)

선형회귀 MSE 12.966610337469962

랜덤포레스트 MSE 9.294580265624989

스태킹 MSE 11.197939625000004

선형회귀 RMSE 3.6009179853851103

랜덤포레스트 RMSE 3.048701406439304

스태킹 RMSE 3.346332264584616

최적의파라미터 {'max_depth': 6, 'n_estimators': 100}

Traceback (most recent call last):

File "c:/Users/user/Desktop/pythonworkstation/big_data_engineer(Infleon_free)/6_ml_regression.py", line 260, in <module>

result = pd.DataFrame(model2.predict(X_test))

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 784, in predict

X = self._validate_X_predict(X)

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 422, in _validate_X_predict

return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True)

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 402, in _validate_X_predict

X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr",

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 421, in _validate_data

X = check_array(X, **check_params)

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 63, in inner_f

return f(*args, **kwargs)

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 663, in check_array

_assert_all_finite(array,

File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 103, in _assert_all_finite

raise ValueError(

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

(base) C:\Users\user\Desktop\pythonworkstation>

하지만, 분류문제는 정상적으로 작동했습니다.

# 7. 모형학습, 앙상블
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model1 = LogisticRegression()
model1.fit(X_train, y_train)
pred1 = pd.DataFrame(model1.predict_proba(X_valid))

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model2 = RandomForestClassifier()
model2.fit(X_train, y_train)
pred2 = pd.DataFrame(model2.predict_proba(X_valid))

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
model3 = VotingClassifier(estimators = [('logistic', model1), ('radom', model2)], voting='soft')
model3.fit(X_train, y_train)
pred3 = pd.DataFrame(model3.predict_proba(X_valid))

print(pred3)

'''
            0         1
0    0.123002  0.876998
1    0.712284  0.287716
2    0.164530  0.835470
3    0.965229  0.034771
4    0.872625  0.127375
..        ...       ...
138  0.908079  0.091921
139  0.914812  0.085188
140  0.919630  0.080370
141  0.027397  0.972603
142  0.535595  0.464405
'''

# 9. 모형평가 
from sklearn.metrics import roc_auc_score
print('로지스틱', roc_auc_score(y_valid, pred1.iloc[:, 1]))
print('랜덤포레스트', roc_auc_score(y_valid, pred2.iloc[:, 1]))
print('Voting', roc_auc_score(y_valid, pred3.iloc[:, 1]))

'''
로지스틱 0.8560950413223141
랜덤포레스트 0.8599173553719007
Voting 0.8662190082644629
'''

# 10. 하이퍼파라미터 튜닝

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'n_estimators':[50, 100], 'max_depth':[4, 6]}
model5 = RandomForestClassifier()
clf = GridSearchCV(estimator = model5, param_grid = parameters, cv = 3)
clf.fit(X_train, y_train)
print('최적의 파라미터', clf.best_params_)

'''
최적의 파라미터 {'max_depth': 4, 'n_estimators': 50}
'''


# 11. 파일저장
result = pd.DataFrame(model3.predict_proba(X_test))
result = result.iloc[:,1]
pd.DataFrame({'id':X_test.index, 'result': result}).to_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000304.csv', index=False)


# 확인
check = pd.read_csv('D:/Bigdata_engineer/Bigdata_engineer(python)/bigdata_freelec/0000304.csv')
print(check.head())

'''
최적의 파라미터 {'max_depth': 4, 'n_estimators': 50}
    id    result
0  565  0.185380
1  160  0.088969
2  553  0.074872
3  860  0.081200
4  241  0.739738
'''

0

hyomoo2

감사드려요

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