1.머신러닝 인코딩 강의 관련하여 원핫 인코딩 또는 라벨 인코딩 둘 중 하나를 사용하면 된다고 하는데, train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train, test], axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test_oh = data_oh.iloc[len(train):].copy() 해당 원핫 인코딩만 적용하면 ValueError: could not convert string to float: 'Private' 해당 오류가 뜨면서 cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex','native.country'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 라벨 인코딩까지 같이 적용해야 오류가 안 뜨는데, 혹시 두 가지 같이 적용해야 되는지 문의드립니다. 또한, 머신러닝 (회귀) 강의에서는 인코딩 하는 방법이 cols = ['Item_Identifier', 'Item_Fat_Content', 'Item_Type', 'Outlet_Identifier', 'Outlet_Size', 'Outlet_Location_Type', 'Outlet_Type'] df = pd.concat([train, test]) # 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: df[col] = le.fit_transform(df[col]) # 원핫 인코딩 df = df.drop('Item_Identifier', axis=1) df = pd.get_dummies(df) train, test 개별로 보지않고, 합쳐서 적용을 하는데 별도로 분리해서 적용하지 않고 한번에 합쳐서 적용해도 되는지 궁금합니다! 인코딩 부분이 헷갈리는데, 가장 보편적으로 사용되는 인코딩 방법이 어떤것인지 알려주시면 해당 방법으로 주로 학습해보겠습니다!^^
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형 모의문제1번부터... data:members.csv 를 사용해서 문제를 풀게 되어 있는데 코드에 이렇게 링크로 적혀있는데 어떻게 불러오나요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")
pyenv virtualenv 3.11.8 goodpang 하니까 no such command 'virtualenv' 라고 뜨고 구글 검색해보니까 인프런 q&a 에서 윈도우에서는 잘 동작하지 않는다고 되어 있습니다. 인프런 AI가 아래를 추천해주는군요. python -m venv myenv
영상보다가 처음에 결측치 제거 부분에서 실수로 "value"부분에서 따옴표를 넣어 test의 age컬럼이 object형식으로 저장되었습니다 그래서 이상치 파트에서 문자랑 정수가 섞여 조건문 작성시에 오류가 발생하였는데 다시 원래대로 결측치 있는 부분을 fillna(vlaue)로 저장시키는 방법은 없나요? test파일을 test = test_backup.copy() 이렇게 해놔야 하나요? value = int(train["age"].mean()) print("평균값: ", value) train["age"] = train["age"].fillna(value) test["age"] = test["age"].fillna("value")
train와 test의 데이터가 15개로 동일하지만 train_oh와 test_oh의 데이터는 왜 다른지 궁금합니다.. 제가 정확히 train_oh와 test_oh는 각각 train과 test의 문자데이터를 수치형 데이터로 변환하는것으로 이해했는데 그렇다면 train과 train_oh의 데이터 갯수는 동일해야 하는것이 아닌 의문이 들어 질문남깁니다 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 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html
백업은 안하려고 한참 헤메다, 결국 백업으로 해결했네요..ㅎ.. 환경: window pc에 mariadb client 버전을 설치함 dump 생성 client 버전이기 떄문에, “ mariadb prompt ” 를 실행해서 아래의 명령어 실행 (cmd에서 mariadb, mysql 명령어 동작 안함) # 생성할 위치로 이동하시거나, 덤프 생성할때 경로 작성하시요. cd "어느 경로"/docker_file # 덤프 생성 mysqldump -u root -p --all-databases > all.sql Dockerfile 생성 # Docker Hub에서 공식 MariaDB 이미지 사용 FROM mariadb:latest # 초기화 시 자동 실행될 SQL 복사 COPY ./all.sql /docker-entrypoint-initdb.d/ # 포트 개방 EXPOSE 3306 이미지 생성 및 컨테이너 실행 docker build -t [당신의 게정은?]/mariadb:1.0 . docker run -d \\ -p 13306:3306 \\ --name mariadb \\ --network ecommerce-network \\ -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=[당신의 root 비번]\\ kimjinwon1432/mariadb:1.0 =============== 추가 ============== 강사님께서 알려주신 방법으로 진행해봤어요. 일단, 제 pc의 mariadb 설치경로가 "C:\Program Files" 였기 때문에, mariadb폴더 내의 data 폴더와 그 하위 파일 및 디렉터리를 C: 밑에 우리가 사용하는 docker_file 폴더에 넣었습니다 * Program Files를 경로로 잡으시면 13에러 코드가 발생합니다. 이는 권한 관련 문제이므로 cli에서 사용하시는 계정에 대해서 mariadb 폴더 내부에 권한을 주셔도 소용이 없어요. * 이 과정은 이전에 설치한 mariadb 이미지가 있으면 삭제?하거나 이미지의 이름을 변경해서 진행하세요 .(전 삭제함) * 제 pc의 mariadb 의 버전이 11.4.2여서, docker에서 사용할 수 있는 가장 근접한 버전으로 진행했습니다. docker run -d -p 13306:3306 --network ecommerce-network \ -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=[비번] \ --name mariadb -v "C:\study\SpringCloud\docker_files\data:/var/lib/mysql" \ mariadb:11.4.7 이렇게 하시면 docker exec -it ~~~ /bin/bash를 통해서 db에 접속 후 데이터베이스를 확인하면 로컬에서 작업했던 db의 데이터가 docker로 전해진 것을 확인 할 수 있어요.
