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.
본 강의의 뒤에 이어지는 강의는 IBKR의 API를 이용하여 알고리즘 매매를 구현하는 걸로 알고있습니다. IBKR의 API를 이용하려면 IBKR로 송금을 해야 하는데 이 경우 외국환 거래법 위반이 되는건 아닌지요? 혹시 IBKR에서 모의계좌를 개설하는지? 모의계좌로 하더라도 구축한 알고리즘을 사용해서 실제 자금을 운영하려면 IBKR 계좌로 송금이 필요한데 이 부분은 문제가 없는지? 질문 드립니다.
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?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 15분 부근 내용입니다! 1-3번 풀때 model.predict 안에 test를 그대로 넣어서 예측하고있는데, 그러면 정답 컬럼을 가지고 예측하는건가요? 작업형2처럼 분리를 안하고 정답을 그대로 넣으면 되는건지 궁금합니다!
밑에 q&a를 보면서 학습에 굳이 필요없는 값들은 삭제해야되는 것이 인코딩하기에 유리하다는 것을 이해했습니다. 다만 실제 시험에서는 어떤 컬럼을 삭제해야할지 확실하지 않을 경우 그냥 컬럼 삭제 없이 인코딩을 진행해도 무방한지 알고싶습니다. 그동안의 기출에서도 굳이 삭제하지 않고 인코딩 했을때에 불이익이 없었는지도 궁금합니다. cols = ['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] print(train.shape) train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) print(train.shape) 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
원핫 인코딩 : 순서가 없는 컬럼 레이블 인코딩 : 순서가 있는 컬럼 이렇게 공식화 해도 되는걸까요? 예를 들면 여자, 남자와 같은 컬럼이 있을 때는 원핫 인코딩 low, mid, high 같은 컬럼이 있을 때는 레이블 인코딩 아님 상황에 따라 각각 구별해야하는 걸까요?
별마크만 암기해야하는것인지 모두 암기해야하는것인지 궁금합니다. 현재 판다스 이론강의까지 들었는데 특별히 어려운 부분이나 암기할것은 없어보여 다행이라 생각했지만 작업형1,2,3 마인드 맵을 보니 내용이 상당히 많은거 같아 우려가 됩니다. 문의 내용 마인드맵에서 암기해야할 내용은 별마크만 해도 되는지 모두 암기해야 하는지 가능한 효율적으로 시간을 쓰고자 미리 말씀해주시면 마인드 맵을 인쇄해놓고 미리미리 암기를 하고자 합니다. 넉넉한 합격70점이상을 위해서 별마크만 암기해야하는지 전체다 명령어를 알아야 할지 문의드리고자 합니다. 감사합니다.
안녕하세요 강사님 ! 실기 강의를 들으면서 정말 많은 도움을 받았습니다. 감사합니다. 실기를 다시 한번 쳐야 되는데 수강 마감이 6월초이고, 시험 날짜는 6월20일이라 수강 기한을 조금만 늘었으면 하는 제 간절한 바램입니다 ㅠㅠ 이번이 마지막이다 생각하고 열심히 수강 할 계획이라 혹시 기한을 이번 시험 때까지만 연장이 가능할지 문의 드립니다. 메일 주소 jcw7488@naver.com
어제 2유형 이론을 한번 들어봤는데(분류까지) 생각보다 내용이 많고 뭔가 정리가 안되는 듯 해서 제가 좀 코드를 축약하는 방식으로 나름 2유형을 정리해봤습니다. 코드가 괜찮다면 제가 적은 것을 암기해서 2유형은 문제 풀이로 마무리 할까도 살짝 고민이 되요. 저걸로 2유형 충분히 대비가 될찌 궁금하며 어떤식으로 준비하면 될지 시간 되시면 답변 부탁합니다.
작년 개인적인 사정으로 인해 그동안 준비를 못하고 있다가 이번 6/20 실기 시험에 도전하게 됐습니다... 혹시나 수강 기간 연장이 가능할까 싶어 문의드립니다. 추가요금이 필요하다면 지불한 의향도 있습니다. 제 메일 주소는 ejrgns0506@gmail.com 입니다. 감사합니다,
