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 :)
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
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[질문 내용] 안녕하세요 영한님! 강의 잘 듣고 있습니다. 수강 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다! 스프링 데이터 페이징 활용1 - Querydsl 페이징 연동 -> 이 강좌 수강 중에 생긴 궁금증입니다 count 쿼리 같은 경우는 아래와 같이 long 타입의 변수를 통해 저장되고 있습니다. long count = queryFactory .select(member.count()) .from(member) .leftJoin(member.team, team) .where( usernameEq(condition.getUsername()), teamNameEq(condition.getTeamName()), ageGoe(condition.getAgeGoe()), ageLoe(condition.getAgeLoe()) ) .fetchOne(); 위 조건은 저희가 쿼리를 통해 조회하는 데이터의 총 개수를 반환하는데, 그렇다면 아래와 같은 방식으로 총 개수를 구하면, count 쿼리를 굳이 사용할 필요 없이 1회의 쿼리만으로 PageImpl 객체를 반환할 수 있지 않을까? 라는 생각이 들었습니다. long size = result.size(); 이 size 기반 방식이 데이터 수가 적을 때 채용해볼 만한 방식인지, 아니면 count 쿼리를 사용했을 때, 쿼리를 한 번 더 날릴 정도의 이점이 있는지 궁금합니다! 제 개인적인 생각입니다만 데이터 수가 특정 수치를 넘어가면 성능에 차이가 생기는 걸까요..?
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