target = train.pop('Heat_Load') cols = ['Roof','Height','Orient', 'Heat_Load'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 영상처럼 원핫인코딩을 진행하면 오류가 없는데 라벨인코딩 진행시 오류가 납니다 ㅠㅠ KeyError: 'Heat_Load' 이렇게 뜨는데 어떻게 해결해야 하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1의 기출을 풀고 있습니다. 저는 주로 '~~기준 ~~번째로 큰 데이터의 ~~을 구하시오'라는 문제를 풀 때 그 값을 기준으로 sort_values를 하고 그에 따라 맞는 행과 컬럼을 iloc로 답을 구하고 있습니다. 강사님과 답은 똑같은데 제 방식대로 계속 하면 될까요?
안녕하세요 선생님, 9회차에서 50점으로 아쉽게 떨어지고 재수강중인 학생입니다 다름이 아니라 작년 시험에서 기억이 잘 안나는데 제가 작업형 2 유형을 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 한가지로 통일해서 연습해서 9회차 시험에서도 그렇게 했던 기억이 있는데요 물론 그 때 작업형 2 유형을 40점을 맞았지만 뭔가 불안해서 한 번 이렇게 여쭤보게 되었습니다. 작업형 2 유형은 그냥 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 기준으로 평가지표에 맞게만 하면 되겠죠...? 스케일링이나 하이퍼 파라미터 사용 없이? 😥 😥
안녕하세요 시험에서, 스케일링과 모델에있어 하이퍼파라미터 튜닝을 할 수 있다면 하는게 더 좋나 여쭤보려합니다 랜덤포레스트에서 max_depth, n_estimators같은 것들을 변경했을 때, 제가 보는 평가지표상에서는 더 좋아질지언정 과대학습으로 오히려 시험점수가 낮게나올수도 있다고 하더라고요. 하이퍼파라미터는 해서 평가지표가 더 좋아지면 하고 내는게 좋나요? 또한 후기를 찾아보니 수치형데이터들이 엄청 크게 나온다는데 이경우 스케일링을 하는게 더 효과적일까요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2유형 최종제출할 때 read_csv도 주석 처리하고 제출해야 하나요? (print는 당연히 주석 처리해야 하는 걸로 알고 있습니다)
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 rmse 쓸때 그냥 아래처럼 쓰면되나요? 1.4v이상부터 된다는데, 시험장 환경을 몰라서요.. from sklearn.metrics import root_mean_squared_error root_mean_squared_error(y_val,pred) 추가로, mse로 변환할때, def rmse(y_true,y_pred)에서 y_true랑 y_pred 는 어디서 가져오는 값인가요?
풀었을 때 2020년도는 11개의 월이 있고, 2021년도는 9개의 월밖에 없었습니다. 왜 12로 나누나요? 그냥 mean()해야하는거 아닌가요? 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
로컬 Windows 환경에서 Airflow DAG 파일을 만들고 Git Push를 한 후, WSL 루트경로에서 다시 Git Pull을 받아 Docker Compose up을 하는 식으로 이해했는데요. 왜 wsl에 루트경로에서 git pull을 받나요? wsl과 windows가 분리됐다고 해도 wsl에서도 windows에서 작업했던 디렉토리에 접근할 수 있지 않나요? 그러면 git pull을 굳이 하지 않아도 되지 않나요?
기출유형 문제들을 아래와 같은 형태로 주시곤 했는데 시험장 문제와 아예 같은 문제인가요? 예를 들어 시험장에서도 아래 주어진 것처럼 데이터 목록, 예측할 컬럼들을 알려주는지 평가지표가 MAE면 (Mean Absolute Error) 이렇게 풀어서 나타내주는지 궁금합니다! 작업형2 - 통신사에서 고객에게 청구될 총 금액을 예측하시오. 제공된 데이터 목록: churn_train.csv(훈련 데이터) churn_test.csv(평가용 데이터) 예측할 컬럼: TotalCharges(총 청구액) 학습용 데이터(churn_train.csv)를 이용하여 총 청구액을 예측하는 모델을 만든 후 이를 평가용 데이터(churn_test.csv) 에 적용해 얻은 예측값을 다음과 같은 형식의 CSV 파일로 생성하시오. 제출 파일은 다음 1개의 컬럼을 포함해야 한다. pred: 예측된 총 청구액 제출 파일명: ‘result.csv’ 제출한 모델의 성능은 MAE(Mean Absolute Error) 평가지표에 따라 채점한다.
