학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 2유형 문제에서 원-핫 인코딩을 진행할 때, 기존에는 train과 test 데이터를 먼저 합친 뒤 pd.get_dummies()를 적용하고, 이후 다시 분리하는 방식으로 학습했었습니다. 그런데 최근 기출문제 풀이를 보면, train과 test를 따로 인코딩하는 경우도 종종 보이더라고요. 혹시 범주의 유니크 값 개수가 동일하다면, 굳이 합치지 않아도 인코딩을 개별적으로 진행해도 무방한 건지 궁금합니다. 인코딩 처리 방식에 대해 혼동이 있어 문의드립니다. 감사합니다.
# 모듈 임포트 import win32com.client as win32 # 한/글 열기 hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("hwpframe.hwpobject") hwp.XHwpWindows.Item(0).Visible = True hwp.RegisterModule("FilePathCheckDLL", "FilePathCheckerModule") hwp.Open(r"C:\Users\smj02\Desktop\누름틀필드.hwp") # 엑셀 열기 excel = win32.gencache.EnsureDispatch("Excel.Application") excel.Visible = True wb = excel.Workbooks.Open(r"C:\Users\smj02\Desktop\취미.xlsx") ws = wb.Worksheets(1) # 필드삽입 함수 정의 def 필드삽입(index, value): field_list = ["이름", "성별", "생일", "취미"] for idx, field in enumerate(field_list): hwp.PutFieldText(f"{field}{{{{{index}}}}}", value[idx]) # 첫 쪽 복사 hwp.Run("CopyPage") # while문 실행 row = 2 while True: if not ws.Cells(row, 1).Value: hwp.Run("DeletePage") break else: data = list( ws.Range(ws.Cells(row,1), ws.Cells(row, 4)).Value[0] ) data[2] = data[2].strftime("%Y년 %#m월 %#d일") 필드삽입(row-2, data) hwp.Run("PastePage") row += 1 위 코드를 실행 시켰을때 한글 첫페이지만 아래처럼 생성되고 다음 페이지(빌, 일론 등)가 생성이 안됩니다. 이름 : 마크 성별 : 남 생일 : 1984년 5월 14일 취미 : VR 그대로 복붙해서 했는데 안되서 질문 남깁니다ㅠ 첫 쪽 복사와 붙여넣기가 안먹는거 같은데 이상하네요
12:58 2번 문제에서 앞의 부분, 데이터에서 'solar'와 'o3'를 고정한 상태에서 'wind'의 세기가 증가함에 따라~~ 이 부분은 무시해도 되는건가요?? wind의 p-val 값은 구할 수 있는데 풀이 당시 앞부분의 의미를 몰라서 무엇을 구해야 할지 몰랐었습니다..
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state= 0 ) model.fit (X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) f1_socre = f1_score(y_val,pred,average= 'macro' ) print (f1_score) 로 작성했더니 <function f1_score at 0x7cb537c5f6a0>로 출력이 되는데 이건 무슨 값일까요? 어떻게 해야 선생님처럼 값이 나올까요>
안녕하세요 3유형에서 rmse로 성능측정시 원래는 mse**0.5해서 계산하고 있었는데 퇴근후딴짓님 어떤 영상에서는 새로 패키지가 추가됬다며 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해서 root_mean_squared_error(y_val, pred) 이렇게 사용하더라구요 실제 시험환경에서 위와같이 사용해도 되나요?
[auth][error] JWTSessionError: Read more at https://errors.authjs.dev#jwtsessionerror [auth][cause]: Error: The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module. Learn More: https://nextjs.org/docs/messages/node-module-in-edge-runtime at Object.get (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:62:41) at C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8637:62 at getSecret (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8620:20) at push.[project]/node_modules/.pnpm/jsonwebtoken@9.0.2/node_modules/jsonwebtoken/verify.js [middleware-edge] (ecmascript).module.exports (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8623:12) at Object.decode (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\[root-of-the-server]__273b5c62._.js:135:233) at session (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:4516:39) at AuthInternal (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5123:269) at async Auth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5379:34) at async handleAuth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:3885:29) at async C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:12505:20 [auth][details]: {} GET / 200 in 137ms auth.ts에 jwt: { encode: async ({ token, secret }) => { return jwt.sign(token as jwt.JwtPayload, secret as string); }, decode: async ({ token, secret }) => { return jwt.verify(token as string, secret as string) as JWT; }, }, 이 부분을 추가한 이후부터 The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module. 이 에러가 발생하는데 해결이 어렵네요.. 코드는 노션이랑 강의 보고 다 비교해 봤는데 드른 부분은 없었스빈다..
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 7. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 11분19초 부분입니다. 안녕하세요. roc_auc_score로 pred와 y_val간 비교를 통해 roc-auc 스코어를 내는 부분에 질문이 있습니다. roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) 여기서 y_val의 경우에 프린트해보면 각 항에 <=50K 혹은 >50K 라는 값으로 이루어져 있습니다. pred는 array의 집합 [0.1 , 0.9] 등으로 이루어져 있는데 pred[:, 1]을 통해서 '>50K' 부분만 따로 추출해내는 점은 이해가 됩니다. 제가 궁금한것 여기서 y_val의 값, 즉 <=50K 혹은 >50K이 '<=50K'는 0 '>50K'는 1으로 정의가 되어있는 건지요? 특별히 정의를 한것 같지는 않습니다. (물론 문제에서는 50만불 이상이 양성이라고 언급은되어있습니다만..) 혹시 rf.classes_ 에서 출력되는 ['<=50K' '>50K'] 값의 의미가 dataset의 y값 전체가 '<=50K'= 0, '>50K'= 1 라는 의미로 이해를 하면되는 것일까요? (전체y(타겟)의 넘버가 rf클래스의 인덱스 값에 따르는 것인지?)
안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ? dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 98, in <module> from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)
안녕하세요! 빠른 반영 감사합니다 ㅠㅠ! 대체로 질문해석이 좀 어려운데요..이번꺼 보면서 궁금한게 들어서 질문 드립니다! *시험용 공부만 해서, 이론개념이 거의없는 점 참고바랍니다..! 1) ① - 분산을 구해서 조건에 맞는(단, ~) 계산을 한게 검정통계량인걸까요..? 아니면 결국 핵심이 '분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해' 이기 때문에 분산을 통해 계산을 하면 되는것인지 궁금합니다. 2)③ - '정규성,등분산 검정 후' 라는 언급이 없으면 무조건 등분산 true로 두고 진행하면 될까요? *cond1 샤피로검정해보니 0.03으로 귀무가설 기각이여서 문의드립니다..!
안녕하세요 강사님. 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의 관련 질문 드립니다. 인코딩을 위해 train + test 데이터를 합친 후, 다시 분리시키는 방법을 알려주셨는데요, train / test 데이터 개수가 불균형일 때만 이렇게 진행하면 될까요? 합치고 분리하지 않고, 그냥 바로 인코딩 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님 :) 스케일링 방법 강의에서 아래 코드는 외울 필요가 없다고 말씀 주셨는데요, # 데이터를 매번 새롭게 불러오기 위해 함수로 제작 함 def get_data(): train_copy = train.copy() test_copy = test.copy() return train_copy, test_copy 시험 볼 때 스케일링을 한 가지 하는 게 아니라 세 개 다 한다고 가정했을 때, copy 하지 않으면 처리 결과에 영향을 미치지 않나요? 어떻게 하면 될지 문의드립니다.
7회 2유형을 전처리 방식을 원핫인코딩과 레이블인코딩으로 나눠서 해보았는데, rmse가 원핫인코딩의 경우 38만정도가 나왔는데, 레이블인코딩의 경우 2100정도가 나옵니다. 전처리 방식에 따라서 이렇게 큰 차이가 날 수가 있는건가요..? 아니면 모델 학습단계에서 제가 오류를 범한걸까요?
