안녕하세요! 24. 머신러닝 학습 및 평가 (분류) 25. 머신러닝 학습 및 평가 (회귀) 강의를 듣고 궁금한게 생겨서 질문을 남기고 있습니다! 0) 궁금증의 개요 : Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날 때, 원핫 인코딩으로 풀기위해서는 합치기(concat) 와 분리를 사용하는 것으로 인지하고 있습니다. 1) 분류 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 남 -> 원핫 인코딩을 쓰려면 합치기 (concat) 사용 + 원핫 인코딩 사용 + 분리 -> 레이블 인코딩으로 합치기 (concat) 미사용하고, 풀이 진행함 2) 회귀 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안남 ② 합치기(concat) -> 레이블 인코딩 -> 분리를 진행하고 풀이 진행함 3) 궁금한 점 ① 분류 문제에서 트레인 데이터와 테스트 데이터의 컬럼의 수가 다를 때, 원핫 인코딩으로 풀이 진행하려면 .concat 사용 -> 원핫 인코딩 -> 분리해야하는데 이 과정이 하기 싫으면 레이블 인코딩 사용하면 되나요??? ② Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날때만, 원핫 인코딩에서 합치기와 분리를 진행하는거 아닌가요??? ③ 회귀 문제에서는 Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안나는데, 왜 레이블 인코딩으로 합치기와 분리를 하신건가요??? ④ 회귀 문제에서 레이블 인코딩을 할 때, 왜 Test 데이터에는 트랜스폼을 진행안하신 이유가 있을까요? 분류 문제에서는 트랜스폼을 진행하셨는거 같은데 ㅠㅠ ⑤ 원핫 인코딩, 레이블 인코딩에서 합치기와 분리 순서가 맞는지 확인 부탁드려도 될까요? - 순서 : 합치기 -> 원핫,레이블 인코딩 -> 분리 ※ 제가 파이썬이 처음이라 궁금한점이 너무 많은거 같습니다 ㅜㅜ 번거롭게 해드려 죄송합니다ㅜㅜ
메일 전송을 커맨드로 지정해주셨는데, 어떤 상황에서 보통 사용되는지 궁금합니다. 그리고, 서비스 내에서 특정 상황에서 알아서 (python manage.py ~ 명령어를 터미널에 따로 입력하지않아도) 이메일을 보내게 하려는 것이라면 어떻게 커맨드로 설정해놓은 저 부분을 실행시키는지 궁금합니다.
선생님이 가르쳐 주신 웹서비스를 만들고 나서 (컨텐츠,로그인,결제 등 전부 포함), 위의 것들로 커서에서 구글 플레이스토어, 애플 스토어 등에 올릴 수 있나요? 커서와 수파베이스,버셀로 웹페이지 만들어서 사람들하게 공유하는것은 가능한데, 그걸 또 앱 배포용 코드(?)로 변환해서 만들 수 있는지요? 쳇지피티에 물어보면 이미 만들어진 웹서비스를 앱용으로도 가능하다는데... 커서에서도 쉽게(현재까지는 쉽게 배워서 쉽네요 ^^) 변환을 시킬 수 있는지 알고 싶습니다~
안녕하세요! 파이널 과제를 완성하고 레퍼런스 코드를 보며 공부를 하다가 const와 let 사용에 대해 질문이 생겼습니다. 레퍼런스 코드에서는 함수 내에서 값이 변화하는 변수가 아니면 전부 const로 변수 선언을 하였는데, 주로 const를 많이 사용하고 값이 변화하는 경우에만 let으로 선언을 하는 걸까요? const를 주로 쓰는 이유가 따로 존재할까요? 주로 권장되는 스타일인지 궁금합니다. 미리 답변 감사합니다.
안녕하세요. 프로그램에 대한 지식이 없다보니 이것저것 내용을 보고 판단해서 작성한건데, 이렇게 하면 크게 문제가 없을까 싶어서 문의 드립니다. #1. 데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\train.csv') test = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\test.csv') #customerID, TotalCharges #불필요 삭제 train = train.drop('customerID', axis=1) test_ID = test.pop('customerID') #타켓 지정 target = train.pop('TotalCharges') #원핫 라벨링 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이후 데이터분리 데이터학습 데이터검증
안녕하세요! 좋은 강의 감사합니다. 덕분에 원하는 홈페이지를 비교적(?) 쉽게 만들 수 있었습니다! 웹 페이지를 배포한 이후에 검색 최적화를 위해 google search console(구글 서치 콘솔)을 적용하고 싶습니다. 웹사이트 인증을 위해서는 html 파일 수정이 필요한데 방법을 잘 모르겠습니다... 혹시 좋은 방법이 있으실까요?ㅜㅜ
import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') q3 = df['views'].quantile(0.75) q1= df['views'].quantile(0.25) IQR=q3-q1 cond = (df['views']<q1-1.5*IQR)|(df['views']>q3+1.5*IQR) print(sum(cond)) 스스로 풀었을 때 이렇게 적었는데, or로 엮어서 합계를 구해도 각 조건 마다 카운트 해서 값을 정확히 내는 게 맞을까요?
#모의문제 2 - 내가 푼 것 import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') #print(df.info()) cond=df.dtypes=='object' #print(df.shape) df=df.drop(df.columns[cond],axis=1) df=df.fillna(0) #print(df.shape) #print(df.info()) cond2=df.sum(axis=1)>3000 print(len(df[cond2])) 이렇게 해도 정답 73으로 동일한데, 이렇게 풀어도 되는지 여쭙고싶습니다.
age 컬럼의 결측치를 채운 후 이상치를 처리하는 순서로 진행이 되는 코드로 이해했습니다. 그런데, age 컬럼의 이상치가 음수, 소수, 0 등으로 이상치 처리 전 결측치를 채우기 위해 평균(mean)값을 먼저 구한다면, 이상치가 평균값에 영향을 끼쳐 결측치 채움(대입)에 문제가 있지 않을까 생각이 되는데, 결측치 및 이상치의 전처리 순서를 바꾸어 이상치 처리를 먼저 하는 것은 어떨까요?
