pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 2유형 제출할때 마지막 csv 만드는 코드를 submit에 담지않고 저렇게만 해도 되나요?? pred=rf.predict(test) pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 마지막 2줄을 이렇게만 작성해서 제출했습니다 read_csv로 파일 확인했을땐 test데이터와 size는 동일했습니다
시험문제에 'gas_totl(taeget)의 결측치는 0으로 대체했다' 라고 명시되어있는데 다들 뭐 삭제해야하니 평균 중앙값 처리해야하니 하는데.. 어떻게 생각하시나요.. 솔직히 isnull에도 안잡혀서 그냥 처리됐구나 하고 넘어갔는데 불안감 조성하니까 착잡하네요.. 작업형1-3빼곤다맞았는데.. 이전에도 타겟값에 결측치있거나 그런문제가 있었나요? 추가로 작업형2 질문이 있습니다만.. submit.to_csv('result.csv',index=False) 제출 print(test.shape, submit.shape) result = pd.read_csv('result.csv') print(test.shape, result.shape) 이렇게 했는데 제출 한후에 파일 불러와서 형식이랑 result랑 테스트쉐잎 확인했는데 제출한 후에 확인해도 상관없는걸까요?? 그리고 이렇게 해도 괜찮은지도 질문드립니다.
이슈였던 결측치(0) 전처리 작업없이 그대로 두고 가장 기본적으로 라벨인코딩 / 랜덤포레스트 적용했는데, 평가 점수가689 나오더라구요...!! 가장 기본적으로 해야되는 것들만 적용해서 나온 점수인데, 많은 분들 점수대는 400후반 ~ 500중반 미만으로 나왔다고 해서 조금 걱정이 듭니다ㅠ 간격에 대해서 기준은 없지만, 600후반으로 나와도 어느정도 점수는 받을 수 있을까요~~??! 선생님 덕분에 빅분기 시험에 대해서 포기하지 않고 끝까지 공부하여 시험까지 잘 마무리한 것 같습니다~! 여러 질문들에 대해서 빠르고 친절한 답변도 항상 감사했습니다!!^^
안녕하세요. 저는 현재 고농축 프론트엔드와 백엔드 강의를 모두 수강 중 인데요, 최근에 ‘완벽한 프론트엔드’ 강의가 새로 생긴 걸 알게 됐습니다. 이미 고농축 강의를 수강 중인데도, 완벽한 프론트엔드 강의도 수강하는 게 도움이 될까요? 그리고 ‘고농축 프론트엔드’와 ‘완벽한 프론트엔드’의 가장 큰 차이점 이 궁금합니다. 혹시 고농축 강의를 수강한 사람 입장에서 완벽한 프론트에서 꼭 들어야 하는 파트가 있다면 추천도 부탁드립니다! 그리고 혹시 ‘완벽한 프론트엔드’ 강의에 대해 쿠폰을 받을 수 있는지도 문의드립니다.
1유형 2유형 3유형 시험 복기는 없을까요 ? 1유형 1-1번 / 1-2번 40만 ? 43만 ? / 20만 1유형 2번 1유형 3번 2유형은 RMSE 530정도 나왔습니다. 근데 결측치 이야기가 있던데 isnull().sum() 했을 때 타겟 변수에 결측치가 없었는데, 결측치는 0으로 표시된다? 라는 내용이 있긴 했으나.. 별도 결측치 처리를 안 했는데 여러분은 어떻게 하셨나요? 그리고 3유형에 오즈비 구하는 문제에 값이 2 증가한다는 가정이 있었나요 ?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 타겟에 결측치가 있는 것에 대해 처리를 안하고 제출했는데 그러면 무조건 틀리나요..?ㅠ 점수는 잘 나왔습니다
이번 10회 실기시험 1유형 3번 문제가 띄어쓰기 제외하고 단어 수 세는거였는데 저는 (띄어쓰기 전 문장의길이 - replace로 띄어쓰기 지운 문장의길이) + 1 해줬는데 단어 개수가 이렇게해도 세어질까요?? 10개정도 확인했을땐 다 맞아서 그냥 그렇게 풀었는데 저처럼 푼 사람이 없는 것 같아 여쭤봅니다
안녕하세요 우선 늦게 질문 남기는 점 죄송합니다 다름이 아니라 시험환경 관련해서 질문이 있습니다. 기존 강의에서 코랩에서 코딩을 할 때 이전 셀 실행 기능이 있어 유용하게 사용했는데 시험 환경에서 같은 기능을 사용하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 추가적으로 코드 라인별 실행 불가라고 되어있는데 순차적으로 실행하면서 진행하는건 가능할까요? 예를 들어 2유형이라고 치면 전처리 하고 결과 보고 이후 그 밑에 코드 이어서 인코딩 진행한 후 결과 보고 모델 돌리고 결과 보고 이런식으로 순차적으로 코드 작성하면서 실행 결과 확인하는게 가능한지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 3과목 공부할 시간이 너무 없어서그러는데 강의에서 심화라고 나오는건 일단은 건너뛰어도 될까요? 3과목은 한문제라도 맞추는게 목표입니다.ㅠㅠ
아래 문제를 제가 혼자 다시 풀었을 때, 처음에 model = logit(formula,test).fit() 이라고 test데이터로 모델을 학습해서 답이 안나왔었습니다. 작업형2에서 배웠던 머신러닝의 train, test의 개념이 동일하게 적용되어 학습은 무조건 test가 아니라 train데이터로 진행하는 걸 대전제로 이해하면 될까요? 기출7회 작업형3 / 문제1-3. 독립변수 weight 만 사용해 학습한 로지스틱 회귀모델에서 test데이터의 gender를 예측하고, error rate(오류율)를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_3/clam.csv") # train test 나누기 train = df.iloc[:210] test = df.iloc[210:] # print(train.shape, test.shape) (210, 6) (90, 6) # logit from statsmodels.formula.api import logit formula = 'gender ~ weight' model = logit(formula,train).fit() # test데이터의 gender 예측 pred = model.predict(test) print(pred) pred_ver2 = pred > 0.5 from sklearn.metrics import accuracy_score AS = accuracy_score(test['gender'],pred_ver2) ER = 1 - AS print(round(ER,3))
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 퇴근후딴짓님 강의 잘 듣고 있습니다 🙂 다름이 아니라 2유형 코드 제출 시 제가 확인하려고 써둔 코드인 1) 평가 지표 코드 ROC_AUC / RMSE 등등 from sklearn.metrics import roc_auc_score 2) 생성 csv파일 확인 코드 print(pd.read_csv("r.csv").head() 위의 두 코드를 주석처리하거나 지운 후 맨 마지막 코드가 submit.to_csv가 되도록 하여 제출해야하는지 궁금합니다 ! 감사합니다 !!
logit에서 독립변수를 쓸 때 HasPhoneService와 HasTechInsurance에 C를 붙여주지 않는 건 그저 문제에 범주형이라고 나오지 않았기 때문인가요? 그럼 데이터가 범주형으로 나와있어도 문제에 범주형이라고 써져 있지 않다면 C를 쓰면 안되는건가요? 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요