학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 듣다가 기출 유형에는 결측치가 있는 경우가 없었어서 질문드립니다. 기출에서는 타겟이 범주형 자료일 때를 감안하여 전처리 전에 target =train.pop('타겟컬럼') 을 입력하고 이후 에 원-핫 인코딩 진행 하는걸 추천한다 하셨는데요, 만약 결측치가 존재하여 전처리 과정에 결측치 처리가 추가된다면 이때도 pop 함수를 먼저 사용한 후에 결측치 처리를 해야하나요?? pop 함수가 시험 환경의 train 데이터를 x_train ,y_ train 으로 나눠주는 것과 같은 기능을 하는 것으로 이해했는데 만약 train data 와 target column data 둘 다에 결측치가 있다면 먼저 결측치를 처리한다음에 pop 함수 처리를 하는게 맞지 않나요???
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
커서를 사용하면 Sonnet 4.5의 경우 빠르게 요금제 토큰을 소모하는데 많이 사용하면 요금제를 올리는건 맞지만 그와 별개로 요금을 줄이는 팁이 있을까요? claude 코드의 요금제 구독하고 커서에 api 키를 넣는 다거나 뭔가 있을까 싶어 문의 남깁니다. 비싸서 claude로 넘어가야 고민중입니다.
안녕하세요 강사님! 작업형2유형 질문이 있어서 글 남깁니다. pd.get_dummies 함수를 사용하면 컬럼수가 10개인것이 200개, 300개로 증가하는 경우가 있습니다. 문제가 없는건지 궁금합니다! concat 함수 말고 test = test.reindex(columns = train.columns, fill_value =0) 으로 train컬럼수와 test 컬럼수를 일치시켜도되는걸까요? 그리고 전처리 후 학습 및 평가를 할때 강사님께서는 train 데이터를 두개로 분리해서 80%로만 학습시키고, 20%로 예측 후 평가하시는 걸로 알고 있습니다. 이후 test 데이터를 예측할 때는 train 데이터 80% 학습한 모델을 통해 예측하는 걸로 이해했습니다. 만약 train 데이터 분리와 평가과정을 건너뛴다면, train 데이터 전체로 학습하고 test 데이터를 예측하는건데, 이부분은 상관이 없는걸까요?
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022) 이런식으로 안 하고 전처리 과정에서 y = train.pop으로 해도 되나요?
이렇게 오류가 나는데 rmsle는 사용이 안 되는데 어떻게 하나요 r2는 큰게 좋다고 하시고 나머지는 작아야 좋다고 했는데 이렇게 나오는 경우 어떻게 하나요? 3. linearRegresssion은 random_state가 불가능인가요? 제공해주신 노트에는 다 랜덤값이 고정되있지 않읃데 0으로 고정하는게 맞는 거죠?
안녕하세요. 작업형2 검증 데이터 분리 부분에서 radom_state에 아무 값이나 넣어도 되는 것 맞나요? 예를 '작업형2모의문제2' 강의에서 선생님은 2022를 넣으셨고 저는 2025를 넣었는데 마지막 print(r2_score(y_test, pred)) 확인 부분에서 차이가 많이 나는 것 같아서요 (선생님 코드에서 결과: -0.03400981426239014 제가 실행한 결과: -0.013191699981689453)
CustomID를 삭제할 때 test 데이터에서도 완전히 삭제를 하는게 맞나요? train 데이터에서 삭제하는게 정석. 하지만 최종 파일 제출에 붙여야 하기 때문에 test 데이터에는 아래와 같이 pop함수를 를 써서 보관을 해둬야한다고 하셨던거 같아서요ㅜㅜ ex) test_id = test.pop('id')
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님 roc-auc 는 프레딕프로바를 사용하면 좋다고하셨는데요. 제가 왕초보에다가 기간이 얼마 안남아서 혹시 그냥 predict로 통일해서 사용해도 괜찮을까요? 즉 40점 만점을 목표로 predict로 통일해도 predict proba와 유의미한 차이가 있을까요?
안녕하세요 강의 열심히 듣고 있는데 회원가입, 로그인 성공하고 요청 보낼 때 요청이 잘 들어왔다가 한 0.5초 뒤에 400에러로 바뀝니다. 코드는 모든 부분이 똑같은데 혹시 왜 이러는걸까요?? 의심가는 행동은 section05를 다 듣고 section06 폴더를 만들고 section05에서 사용한 파일을 그대로 복사하여 사용 중인데, 이 부분에서 문제가 있을까요?
df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=train.iloc[:len(train)] test=test.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape) print로 컬럼 수 일치하는지 반드시 확인이라고 햇는데 어떤 컬럼수가 어떤거랑 일치해야하는거죠?? 아 그리고 이렇게 분리를 다시 했으면 train_test_split 이 코딩은 더 안해도되나요? 이것도 또 해야하나요? X_tr, X_val, y_tr, y_val 이요
