print(X_train.describe()) print(X_test.describe()) cond1=X_train['총구매액']>=0 cond2=X_train['최대구매액']>=0 cond3=X_test['총구매액']>=0 cond4=X_test['총구매액']>=0 x_train 과 x_test 총구매액과 최대구매액에 음수가 존재하는데 이럴경우는 해당 행을 어떻게 처리하면될까요? test 데이터의 경우 칼럼은 필요시 삭제 가능하다 행은 삭제하면 안된다고 강의에서 배워서 질문드립니다. 수치형 데이터의 경우 민맥스 스케일, 혹은 스탠다드 스케일ㄹ로 스케일링 하므로, 음수(이상치) 처리는 크게 신경쓰지 않아도될것 같기도하구요..!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 데이터 전처리 시 결측치 처리 할떄 환불금액에 NA 가 있어서 0으로 채웠는데, 이를 환불금액의 평균값으로 채우는게 점수에 영향이 있을까요? 결측치 및 이상치 처리에는 정답이 있는것인지 궁금합니다. 또한 피처엔지니어링을 할때 데이터를 수치, 범주형으로 분리 하고 다시 병합하는 과정도 필수가 아닐까요? 아래와 피처는 같이 작업하는 과정으로 이해하고있습니다. 수치형- 민맥스 스케일링 (필수는 아님) 범주형- 인코딩( 많으면 라벨, 적으면 원핫) : 필수 이렇게 생각하면 될까요? 감사합니다.
행(row)이 가로고 열(column)이 세로 잖아요. 문제를 풀다가 이 기본 개념이 헷갈리는 멘붕상태를 경험해서 글 올립니다... ㅠ axis=1 이 세로(칼럼)별로 정렬하는거라고 생각하고 있었는데 sum(axis=1) 인 경우 왜 행별로 값을 구하고, sum(axis=0)은 칼럼별로 값을 구하는지 순간 이해가 안되서.... 칼럼이 a1,a2,a3 이런 식으로 있다면, axis=1일 때 각 칼럼별로 계산헤서 a1의 합, a2의 합, a3의 합, 이런식으로 나오는 줄 알았는데, axis=0일 때 a1의 합, a2의 합이 구해지더라고요.... 이걸 어떻게 하면 쉽게 이해하고 외울 수 있을까요....??
성심성의껏 답변달아주셔서 감사합니다. 기출 5회 2유형에서 회귀분석에서 이렇게 작성해보았는데 import lightgbm as lgb model2 = lgb.LGBMRegressor() model2.fit(X_train, y_train) pred2 = model2.predict(X_test) print(pred2) 결과가 나올때 나오는 이 설명 내용은 머 그냥 알려주는것 같긴한데 시험볼때 문제 없겠지요? [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000194 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true . [LightGBM] [Info] Total Bins 388 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3759, number of used features: 8 [LightGBM] [Info] Start training from score 12353.321362 그리고 결과값이 이렇게 소수로 나오는데, 예측가격은 정수형으로 나와야 하는거아닌가요?? ㅠㅠ 아직 많이 부족합니다. [15684.51702898 16434.89804293 14563.42614282 ... 9815.50704033 13794.84066529 5558.57863346]
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하십니까 오늘도 문제를 풀어보고 있는 와중에 마지막 부분에서 TypeError: 'dict' object is not callable 가 뜨네요 위치는 아래 처럼 46번에서 나오네요 문제가 무엇일까요...? TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-101-9bd54b1c48b7> in <cell line: 46>() 44 45 pre = rf.predict(e_test) ---> 46 sm = pd.DataFrame({ 47 'pred' : pre 48 }) import pandas as pd e_train = pd.read _csv('energy_train.csv') e_test = pd.read _csv('energy_test.csv') pd.set_option('display.max_columns',None) # print(e_ train.info ()) # print(e_train.shape, e_test.shape) (537, 10) (231, 9) # print(e_test.isnull().sum()) 결측치는 X # # e_train.nunique() # 12 12 7 4 2 4 4 6 467(217) 5 hl = e_train.pop('Heat_Load') c_tr = e_ train.select _dtypes(exclude='O').columns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() cols = c_tr e_train[cols] = scaler.fit _transform(e_train[cols]) e_test[cols] = scaler.transform(e_test[cols]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() col = ['Roof', 'Height', 'Orient'] for c in col : e_train[c] = le.fit _transform(e_train[c]) e_test[c] = le.transform(e_test[c]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( e_train,hl,test_size=0.1,random_state=2023 ) # print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import f1_score rf = RandomForestClassifier() rf.fit (X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pre = rf.predict(e_test) sm = pd.DataFrame({ 'pred' : pre }) sm.to _csv('result.csv', index=False)
from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols(formula, data).fit() anova_lm(model) <---- 이 부분에서 typ = 2 이런식으로 파라미터를 적는 경우들도 있던데 이거는 어떤건지 알 수 있나여 ?!
수업 9분 53초 부근, stats.wilcoxon(df['무게']-120 까지는 이해했습니다. 뒷부분에 alternative = 'less' 라고 적으셨는데, 왜 양측검정이 아닌 단측검정(낮은쪽)을 진행하는건지 궁금합니다! 대립가설이 '평균 무게는 120g보다 작다'여서 그런건가요?
안녕하세요, 선생님 항상 빠른 답변 감사합니다. 다름 아니라 단순선형회귀 분석할때 예측키에 대한 신뢰구간, 예측구간을 구할경우 아래와 같이 DataFrame을 작성하는데 데이터 프레임 안에 딕셔너리 형태로 예측값을 넣을경우 그냥 50이라는 숫자 말고, [50] 대괄호를 쳐야되는 이유가 있을까요? newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]}) 2유형 마지막 단계에 파일저장할 때처럼 대괄호 없이 '50'이라는 값만 입력해봤는데 당연히 오류 납니다. ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다. 많은 도움을 주셔서 진심으로 감사드립니다. 결과 제출을 위한 데이터프레임 생성 시 아래와 같은 오류가 있어 문의 드립니다. 위와 같이 list object is not callable이라는 오류가 뜹니다. X_test['ID'] 또한 동일한 list 형태이나 이는 오류가 뜨지 않습니다. array 형태를 .tolist() 해도 동일 오류가 발생합니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다!
안녕하세요! 이 결과표에서 variable 과 Residual 의 두개의 행이 있는데 검정통계량과 pvalue 값은 7.296 / 0.0006 인건 알겠습니다! 근데 만약 문제에서 자유도랑 잔차제곱합 그리고 평균제곱합을 묻는다면 variable 은 어떤 것의 행이고 Residual 은 어떤 행인지 몰르겠는데 알려주실 수 있을까요? 어떤 행의 값을 답으로 제출해야될지...
