cols = [ '지역', '작물종류', '토양유형', '등급'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df= pd.concat([train,test]) for i in cols: df[i] =le.fit_transform(df[i]) train = df.iloc[:4000] test = df.iloc[4000:] print(train.shape, test.shape)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 작업형 2에서 만약 앞에서 모델만 잘 만들었다면 굳이 평가안하고 바로 테스트하고 제출해도 될까요? 예를 들어 평가지표를 rmse로 하라고했는데 그냥 생략하고 잘 만들어겠지 하고 제출하려고합니다 어차피 랜덤포레스트 원툴인데 실전에서 기준점수가 뭔지도 모르고 이것저것 시도해서 점수를 높일 여유가 없을거같아서요 ㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 값들을 고정시키고자 랜덤스테이트 = 0의 작업을 한다고 배웠는데 그럼 혹시 실전에서 나는 랜덤포레스트 원툴로 간다 라고하면 랜덤스테이트 = 0 등을 안적어도 무방할까요?
안녕하세요. 22강에서 'Video-요청용JSON구성(1개)' EDIT구간에서 아래와 같은 execution에러가 발생합니다. 캡쳐이미지도 첨부합니다. 직전 if단계까지는 execution이 정상적으로 실행되었습니다. edit구간의 json코드는 노션에 올려주신 코드 'Video - 요청용 JSON 구성(테스트용 1개)'를 사용했습니다. roblem running workflow The workflow has issues and cannot be executed for that reason. Please fix them first.
하이브리드앱 과제 진행 중입니다 과제01에 " project/mobile 경로에 app 폴더를 생성하고, project/mobile/app 경로에 숙제가이드에 포함된 _layout.tsx, index.tsx 파일을 복사해 주세요." 라고 되어 있는데 숙제가이드가 안 보여서 문의드립니다. 노션에서는 "레퍼런스 코드는 모든 과정이 업데이트 후 최종 공개됩니다" 라고 되어있는데 그럼 아직 업데이트가 안 돼서 _layout.tsx, index.tsx 파일을 못 보는 건가요? 아니면 강의에서 진행했던 것처럼 _layout.tsx, index.tsx 두 파일을 수정하면 되나요?
안녕하세요 시간이 별로 없는 상태라 빅이시를 학습 중입니다. 빅이시에선 # 1. 데이터 전처리 target = train.pop('TravelInsurance') # ' '에는 예측할(타겟) 컬럼명 작성 train = pd.get_dummies(train) # train 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 하고 바로 머신러닝 모델 선택 후 학습을 진행하는데 꿀팁 섹션의 한가지 방법으로 풀기에서는 검증 데이터 분리를 추가로 수행하도록 되어 있더라구요 # 검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) 40점을 받기 위해서는 굳이 한가지 방법에 정리된 검증데이터 분리 코드를 사용하지 않아도 되는 것인가요 ?
안녕하세요 원클릭으로 잘 유튜브 업데이트 하고 있었는데요 오늘 하려고 보니 이 첨부한 화면처럼 에러 가 나네요 자세히 보니 카테고리 및 id 선택부분인데 원래 여기에 Comedy 를 강사님 선택처럼 했었거든요 그래서 잘 되다가 오늘 갑자기 첨부한 것처럼 에러가 뜨고 저 부분을 선택할수 없게 되네요 이런경우 어떻게 해결하면 좋을까요? 도움부탁드립니다.
기출 5회 제 2유형을 풀고 있는데요, 모델 성능의 평가 기준이 RMSE라고 되어 있어, from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 을 import 하더라고요, 실제 시험장에서도 이 코드까지 제출해야하는건가요? 아니면 단순히 제출후에 모델 성능을 따로 판별할 수 없어서 혼자 모델성능을 비교해보기 위해, 이렇게 import를 하는건지 궁금합니다!
작업형2, 작업형3을 만점 목표 + 작업형 1은 아는 것까지만 풀려고 합니다 완벽하게 풀면 물론 문제당 10점을 받겠지만, 최종적인 답을 못내도 중간까지만 코드를 작성해도 부분점수를 받을 수 있나요? all or nothing인지 궁금합니다 어렵게 내면 더 어렵게 낼 수 있겠지만 우선 인강에서 찝어주신 부분 위주로만 제대로 해서 가려고 합니다 감사합니다
안녕하세요. 작업형 1관련하여 질문있습니다. 나올것 같지는 않기는 한데, 혹시 몰라서요. 지금까지는 fillna를 통해 결측값을 대치하는 명령어를 사용하였는데요. 예를 들어, 'abc(카테고리변수)', 'price(연속형)' 두개의 변수가 있다고 할때, abc 변수의 'a'인 값의 price가 잘못기입하여 기존값(abc 변수의 'a'값에 해당하는 'price' 값)의 1.1배를 해야 한다고 하면, 어떻게 코드를 작성하면 좋을까요? replace를 하기에는 변경해야할 변수 값이 많아서 어떻게 해야할지 궁금합니다.
공지를 확인하였는데 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 기출에서 컬럼을 삭제하는 경우가 없다 하셨는데 혹시 기출 8회에서도 컬럼 삭제 없이 문제를 풀 수가 있나요? 저는 아무리 해봐도 customerID 컬럼을 삭제하지 않으면 인코딩이 안 되어서요 ㅜㅜ 혹시 저는 원핫인코딩 하나로 밀고 나가고 있는데 공지는 레이블인코딩으로 진행하는 상황 기준인 걸까요..? 감사합니다.
9회부터 작업형1이 갑자기 어려워진 것 같습니다. 기존에 알고 있던 걸로 풀리지 않아, 알고리즘 문제 풀듯이 2중포문을 사용해서 문제를 풀었습니다. 코랩에서는 바로 결과가 나오나, 구름에서 코드를 돌려보니 1분안에 결과가 안나오던데, 실제 시험장에서는 이렇게 문제를 풀어도 되는지 여쭤보고 싶습니다. 작업형1 2번 문제와 3번문제를 둘 다 이중포문으로 풀었습니다. 2번 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/crime.csv") # print(df) list(set(df['연도'])) # print(df.columns[2]) store = [] for i in range(0,len(df),2): rate = 0; name = '' for j in range(2,16): temp = df.iloc[i+1,j] / df.iloc[i,j] if temp > rate: rate = temp name = df.columns[j] store.append(name) print(store) cond_result = df['구분'] == '검거건수' df_result = df[cond_result].reset_index(drop = True) print(df_result) sum = 0 for i in range(7): sum = sum + df_result.loc[i,store[i]] print(sum) #7799 3번 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/hr.csv") print(df) # print(df.shape) # print(df.isnull().sum()) # print(df.head()) a = df['만족도'].mean() # print(a) df['만족도'] = df['만족도'].fillna(a) df_group = df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].mean().reset_index() print(df_group) cond1 = df['근속연수'].isnull() df_null = df[cond1].drop(['사원번호', '연봉', '교육참가횟수', '만족도'], axis = 1).sort_values(['부서', '성과등급']) print(df_null) for i in range (len(df_null)): for j in range (len(df_group)): if (df_null.iloc[i,0] == df_group.iloc[j,0]) & (df_null.iloc[i,1] == df_group.iloc[j,1]): df_null.iloc[i,2] = int(df_group.iloc[j,2]) break; # df['근속연수'] print(df_null) print(df) df['근속연수'] = df['근속연수'].fillna(df_null['근속연수']) df['연봉/근속연수'] = df['연봉'] / df['근속연수'] print(df.sort_values('연봉/근속연수',ascending = False)) #1 df['연봉/만족도'] = df['연봉'] / df['만족도'] print(df.sort_values('연봉/만족도',ascending = False)) #6 print(1+6)