학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 10:12 에 결과값이 아래와 같은데, (29301, 15) (3257, 15) (29301, 107) (29301, 107) 실제로 실행을 시켜보면 107에서 108로 숫자가 늘어났습니다. (29301, 15) (3257, 15) (29301, 108) (29301, 108) 코랩에 있는 제미나이에게 물어보니 "만약 test 데이터셋에 train 데이터셋에는 없는 새로운 범주가 하나라도 있다면, data_oh 는 그 새로운 범주에 대한 더미 컬럼이 추가로 생기게 됩니다. 따라서 train_oh 보다 data_oh 의 컬럼 수가 많아질 수 있습니다." 라고 나오는데 왜 저는 결과값이 다른걸까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train_test_split 할때 random_state를 보통 0으로 설정하시는데 이 값을 42를 써도되나요?? [작업형2]연습문제 섹션 6에 0으로 두는거랑 42로 두는거랑 r2 값이 0.2 차이나서 궁금합니다!!
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 11일까지인데, 6월 20일 에 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 퇴근후 빡세게 공부해서 이번에는 취득하려고 합니다. Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일주소: tmdvy9538@gmail.com 항상 좋은 강의 감사합니다!
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💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
cols = train.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: train_set = set(train[col]) test_set = set(test[col]) same = (set(train[col]) == set(test[col])) if same: print(col, "동일") else: print(col, "동일하지않음") 이 코드를 실행했을 때 'city'가 동일하지 않다고 나와서 city컬럼을 train과 test 모두에서 삭제해야하는 줄 알았는데 보통 어느 경우에 컬럼을 삭제하는 건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨 주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이 get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요??
강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데 2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요? # gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 5일까지인데, 6월 20일 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 조금 더 복습이 필요한 상황입니다. 기존 Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 조심스럽게 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일 주소를 다들 남기시길래 저도 남겨봅니다. 메일주소: ehehehe810209@naver.com 감사합니다.
안녕하세요 강사님 수강생인데요 단톡방 접속링크는 어디서 확인이 가능하나요? 개인적으로 보내주시는 건지요? 제가 아직 단톡방 링크를 못받았습니다. 수업자료관련 질문 드립니다. 14강 강사님의 코딩스타일 Rules내용 마크다운 자료 링크가 수업내용에 없는 것 같습니다. 어떻게 확인하는지 안내 요청드립니다. 그럼 좋은 하루되세요
안녕하세요. 시험이 바로 내일이지만 이상한 것 같아 질문드립니다. CONNECT BY PRIOR 부모 = 자식 순방향 CONNECT BY 자식 = PRIOR 부모 도 순방향, CONNECT BY 부모 = PRIOR 자식 역방향 CONNECT BY PRIOR 자식 = 부모 도 역방향 으로 알고있습니다. PRIOR 위치에 따라 달라지는게 아니라 테이블의 기준으로 순방향 역방향이 정해지는걸로 알고있습니다. 그리고 부모가 부서코드, 자식이 상위부서코드 아닌가요? 확인 부탁드리겠습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 오늘 5월 30일 9시 50분 강의 수강 만료 됩니다. 다름이 아니라 현재 디스코드 챌린지 진행중인데, 혹시 수강 연장이 가능하거나 아니면 오프라인 저장하면 만료이후에도 수강 가능한가요?
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안녕하세요. 제목처럼 part03에서 프롬프트 14 기간 조정(횡보 후 돌파) 를 입력하면 몇번을 해도 오늘이 포함되서 항상 false가 된다고 합니다. 그런데 수업 마지막 까지 올려주신 자료의 scorer.py와 동일하게 생성이 되기는 했습니다. 질문은 claude의 제안대로 수정하는 것이 맞을까요? 아니면 작업 해주신 대로 수정하지 않는 것이 맞을까요? Claude 제안 첨부드립니다. 모두 0이 나오는 이유가 있습니다. recent_20에 오늘(charts[-1])이 포함되므로 high_20에 오늘의 high도 들어가고, charts[-1].close > high_20은 close > 자신의 high가 되어 항상 False입니다. 명세 그대로 구현했지만, 의도대로 작동하려면 high_20을 오늘 제외(charts[-21:-1])로 계산해야 합니다. 어떻게 처리할까요? - 수정안 A: past_20 = charts[-21:-1]로 과거 20일만 기준 (오늘 제외) - 수정안 B: 명세 유지 (charts[-20:]), 대신 breakout = charts[-1].close >= high_20 (같아도 인정) A가 의도에 더 맞는 것 같습니다. 어떻게 할까요?
작업2형에서 제출파일을 result.csv 생성해서 저장하고 확인하고자 불러와서 shape으로 확인하면 컬럼 수가 1로 되어있습니다. 예시) (1322, 1) 컬럼수가 나타나지 않아야 되는데... index=False도 했습니다. 코딩도 똑같이 적었는데 어디를 다시 점검해 봐야 할까요? 다른 문제 풀어도 1로 되어있습니다.
