학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 평가지표 중 roc_auc_score 학습 중에 궁금한 사항이 있어서 질문드립니다. 강의나 시나공, 기출 다 이진분류 0, 1 중 1을 양성으로 예측하는 문제가 있어서 반대로 0일 확률을 예측하고 평가하는 경우 어떻게 처리해야하는지 궁금해서요..!! rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(X_tr, y_tr) 그리고 rf.classes_ 로 확인해보면 [0, 1] 일 때, y_pred_rf = rf.predict_proba(X_val) 그리고 roc_auc_score에서 roc_auc_score(y_val, y_pred_rf[:, 0]) 이렇게 첫 번째 클래스(0일 확률)를 입력하면 자동으로 0을 양성으로 계산해서 모형평가가 이루어지는 건가요? 아니면 pos_label = 0 이라고 지정을 하거나, 별도의 방법이 필요한가요?! 그리고 분류 클래스가 문자형(A, B)인 경우에는(rf.classes_도 [A, B]) roc_auc_score(y_val, y_pred[: , 1]) 이렇게 하면 자동으로 B를 양성으로 인식하는 게 맞는지 궁금합니다 !! (이경우에도 A 확률을 평가하려면 y_pred[:, 0]으로 하고 pos_label = 'A'라고 해야하는지도 ㅠㅜ) 감사합니다 :)
vercel 배포중 문제가 발생합니다 빌드중에는 아무런 문제가 없는데 해당이미지 처럼 빌드에서 문제가 생긴다고 합니다 빌드 로그 부분인데 해당부분을 오른쪽 부분처럼 promise로 바꿔도 보고 왼쪽처럼 사용을해봐도 똑같아서 그러는데 제가혹시 다른부분을 고치고 있는건지 어떻게 고쳐야할지 궁금해서 문의해봅니다
target = train.pop('Heat_Load') cols = ['Roof','Height','Orient', 'Heat_Load'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 영상처럼 원핫인코딩을 진행하면 오류가 없는데 라벨인코딩 진행시 오류가 납니다 ㅠㅠ KeyError: 'Heat_Load' 이렇게 뜨는데 어떻게 해결해야 하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1의 기출을 풀고 있습니다. 저는 주로 '~~기준 ~~번째로 큰 데이터의 ~~을 구하시오'라는 문제를 풀 때 그 값을 기준으로 sort_values를 하고 그에 따라 맞는 행과 컬럼을 iloc로 답을 구하고 있습니다. 강사님과 답은 똑같은데 제 방식대로 계속 하면 될까요?
안녕하세요 선생님, 9회차에서 50점으로 아쉽게 떨어지고 재수강중인 학생입니다 다름이 아니라 작년 시험에서 기억이 잘 안나는데 제가 작업형 2 유형을 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 한가지로 통일해서 연습해서 9회차 시험에서도 그렇게 했던 기억이 있는데요 물론 그 때 작업형 2 유형을 40점을 맞았지만 뭔가 불안해서 한 번 이렇게 여쭤보게 되었습니다. 작업형 2 유형은 그냥 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 기준으로 평가지표에 맞게만 하면 되겠죠...? 스케일링이나 하이퍼 파라미터 사용 없이? 😥 😥
안녕하세요 시험에서, 스케일링과 모델에있어 하이퍼파라미터 튜닝을 할 수 있다면 하는게 더 좋나 여쭤보려합니다 랜덤포레스트에서 max_depth, n_estimators같은 것들을 변경했을 때, 제가 보는 평가지표상에서는 더 좋아질지언정 과대학습으로 오히려 시험점수가 낮게나올수도 있다고 하더라고요. 하이퍼파라미터는 해서 평가지표가 더 좋아지면 하고 내는게 좋나요? 또한 후기를 찾아보니 수치형데이터들이 엄청 크게 나온다는데 이경우 스케일링을 하는게 더 효과적일까요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2유형 최종제출할 때 read_csv도 주석 처리하고 제출해야 하나요? (print는 당연히 주석 처리해야 하는 걸로 알고 있습니다)
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 rmse 쓸때 그냥 아래처럼 쓰면되나요? 1.4v이상부터 된다는데, 시험장 환경을 몰라서요.. from sklearn.metrics import root_mean_squared_error root_mean_squared_error(y_val,pred) 추가로, mse로 변환할때, def rmse(y_true,y_pred)에서 y_true랑 y_pred 는 어디서 가져오는 값인가요?
