# test 예측 pred = rf.predict_proba(test) ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-221-192ffa211ac4> in <cell line: 0>() 1 # test 예측 ----> 2 pred = rf.predict_proba(test) 3 3 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _check_feature_names(estimator, X, reset) 2775 message += "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 2776 -> 2777 raise ValueError(message) 2778 2779 ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - TravelInsurance 이런 오류가 뜹니다 test가 예측값이니까 TravelInsurance 컬럼이 없어야 하는게 맞는건가요? 샘플 찍어봤을 때 train,test 둘 다 TravelInsurance 이 컬럼이 있었습니다. 코드 작성은 선생님과 동일하게 했는데 자꾸 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 검증 데이터 분리할 때 train.drop만 해줘서 그런건가요..?
만든파일을 배포하는 과정에 대해 질문이 있습니다. 배운기술들로 다른것을 만들어서 ngrok에 배포하는것이 아닌 다른방법으로 배포하고 싶습니다. 상황은 이렇습니다. ・2대의 데스크톱이있습니다. ・한대의 데스크톱이 서버의 역할을합니다. ・또다른 데스크톱은 클라이언트 역할을합니다. vite와 node.js로 만든경우 vscode로 npm run dev하는것이 아닌 java에서 war파일을 만들어서 war파일만 교체하면되는것처럼 배포 가능한 하나의 번들형태로 만드는방법이 있나요? 아니면 vite와 node.js만의 배포하는방법이있나요? 제가 배포를 경험해본 방법이 java에서 Maven으로 war파일을 만들어서 tomcat에 넣어서 사용하는방법밖에 몰라서 node.js는 어떤방법으로 로컬데스크톱에서 실행하게 하는지 궁금합니다. frontend폴더와 backend폴더가 따로 있는데 하나로 로컬데스크톱에 배포하는 방법이 있나요?
2유형 학습중 이해를 잘 못한 부분이 있습니다. 먼저 수치형 변수 스케일러의 경우 스케일러함수(train) 이렇게만 사용하거나 스케일러함수(train['수치형변수'] 이렇게 사용할 때가 있고 동일하게 변수형 변수 인코딩의 경우 라벨인코딩(train) 이렇게는 사용 안하고 항상 라벨인코딩(train[cols]) 이렇게 사용하시는데 원핫인코딩(train) 이런식으로 사용하시는 부분에 있어서 어떤 함수가 파이썬에서 자동으로 수치형과 범주형을 구분해서 변환해주는지 궁금합니다. GPT에도 확인했지만 물어볼 때마다 답이 다르네요...
문제에서 평가지표가 ROC-AUC, 정확도, F1 세가지가 있고 모델&평가할 때 이 지표 세가지를 다 구해서 확인을 했는데 마지막에 test데이터를 활용해서 실제 예측을 할 때는 왜 pred_proba를 사용한건가요? ROC-AUC를 기준으로 선택해서 그런건가요? 그럼 정확도 기준으로 선택하면 pred 사용해도 되는건가요? <문제> ## 심장마비 확률이 높은사람? - 성별, 나이, 혈압, 콜레스테롤, 공복혈당, 최대 심박수 등의 컬럼이 있음 - 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 을 구하시오 - target : output (1:심장마비 확률 높음, 0:심장마비 확률 낮음) - csv파일 생성 : 수험번호.csv (예시 아래 참조) <모델&평가> # xgb from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score xgb = XGBClassifier(random_state=2022) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) pred_proba = xgb.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) <예측 및 csv 제출> pred_proba = xgb.predict_proba(test)
pdf 요약 프로그램 작성 중... .env 파일에 문제가 있는것 같아요 ============== # OpenAI API Ű�� �Ʒ��� �Է��ϼ��� OPENAI_API_KEY=k-proj-v0nK5kkkkkk2lYArSLe9ngkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkjjjkkkkkkkkkkkkkklw47OBVrokkkk # 위 api 키는 제가 바꾸었습니다. =============== 무제가 좌측 창 파일보는 곳에 .env 파일옆에 아이콘이 뭔가 제대로 저장? 인 안된것 같은 아이콘이 붙어 있는데.. 이게 문제인지.. 계속 에러를 뿜어내네요 확인 좀 부탁 드립니다..
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-2 트리1 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 트리 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 이진 트리 vs 완전 이진 트리를 비교하는 마지막 영상에서 완전 이진 트리의 그림을 보면 최하단 오른쪽에 노드가 하나 있는데, 완전 이진 트리는 왼쪽부터 채워져야 하는 거 아닌가요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 주피터 노트북 문제파일에 정답이 모두 적혀있는데, 문제만 있는 파일은 없나요?
