안녕하세요..ㅎ 분류 문제에서 타깃 데이터가 수치형으로 표기 되어 있으면, 문자형으로 변환하지 않고 그냥 사용하나요? 기출 4회 2유형 문제에서 타깃이 1~4로 되어 있는데, 이것을 object로 변환해서 처리하니까, 오히려 에러가 나오네요? (randomforestclassifier 사용시)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 그대로 복붙했는데 밑에 프로세스 실행되는것도 없이 그냥 바로 실행에 실패했습니다, 코드를 확인하라고 뜨는건 뭔가요,,,
챕터 5-2 관련 질문입니다. 강의 따라서 그대로 수행했고 중간에 RandomRegressor의 경우 강사님께서 훈련을 잘못 적용하신 것 까진 이해를 했습니다. 다만 궁금한건 xgboost로 훈련을 한 경우 검증데이터로 r2 score를 도출했을 경우엔 0.27로 다른 회귀분석을 하는 경우보다 높게 나왔습니다만, 최종적으로 평가하는 y_test와 x_test 모형에서는 결과값이... -0.03400982959617549 라는 비정상적인 값이 나옵니다... 올려진 sheets 중 y_test값이 잘못 된것인지...값이 이상하여 문의 댓글 남깁니다. 제가 사용한 코드는 proba = xg.predict(test) y_test = pd.read_csv("y_test.csv") print(r2_score(y_test, proba)) 였고 하필 강의 말미에도 총 평가점수가 나오진 않아있어 문으드립니다. 답변 기다리겠습니다.
!python train.py \ --training_data_path="./data/ICDAR2015/train_data/" \ --checkpoint_path="/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/east_resnet_50_rbox" python3: can't open file '/content/train.py': [Errno 2] No such file or directory 위 코드에 대해 자꾸 에러가 생기는데 해결방법을 알고 싶습니다
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 데이터분석을 위한 파이썬 기초 2 강의 부분을 들으면서 질문 사항이 몇개 생겨서 글을 남기게 되었습니다 질문 1번 TypeError: list.append() takes exactly one argument (2 given) 리스트에서 append 메소드?(=함수?) 사용시 1개 값만 추가가능한데요. 여러개 값?(=원소?)을 한번에 추가하는 메소드? 가 있을까요? 질문 2번 딕셔너리에서 키로 값(밸류) 바꾸는 거(예: dict['name'] = '네모')와 유사한 방식으로, 키의 이름(예 'name'을 '이름'으로)을 바꾸는 방법이 있나요?? 질문 3번 슬라이싱 연습에서 # 마지막 앞 단어 print(listbox[-2])로만 해도 같은 값 나오는데 이렇게 알고 외워도 괜찮나요? 마지막 단어 출력하려면 [-1]니까 그거보다 앞이라서 -2로 외우면 편하게 되울거 같아서요.
안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 직접 코드를 작성하며 공부를 하고 있지만, 1주일 동안 모의고사를 제외한 이론파트를 모두 보면서 우선은 코드를 아무것도 보지 않고 완전히 친다기 보단, 전체적인 흐름 위주로 이해하려 했습니다. 내일부터는 모의고사 강의를 보면서 강의 노트에 있는 내용을 바로 칠 수 있도록 계속 반복 학습을 하려고 합니다. 이제 실기시험까지 약 한달정도 남았는데요. 이론을 다 보고 나서 이후 모의고사 인강을 계속 보면서 코드를 익숙해질때까지 익히는게 나을지, 아니면 다시 또 이론 처음부터 보는게 나을지 시험 준비와 관련 추가 팁을 여쭙고자 글을 남깁니다. 바쁘시겠지만 보시면 답글 남겨주시면 감사하겠습니다. 좋은 강의 만들어 주셔서 감사합니다!
이와 같이 mode 변수의 클래스 수가 다른데... ct = make_column_transformer((OneHotEncoder(sparse=False), col_cat), (StandardScaler(), col_num)) ct.fit(X) X = ct.transform(X) X_te = ct.transform(X_te) print(X.shape) print(X_te.shape) 이것을 적용하니... (7468, 37) (3200, 37) 이렇게 컬럼이 동일해졌습니다... make_column_transformer가 컬럼 수를 맞춰주는 기능도 있나요? 이해가 잘 안갑니다..ㅠㅠ
안녕하세요. object_detection을 로컬 패키지로 잡지않고, 설치한다고 하셨습니다. 그래서 DLCV/Detection/tensor_api/models/research$의 setup.py를 python setup.py install 하라고 하셨는데, setup.py가 현재는 없는것 같습니다. 그래서, model_builder_test.py를 python으로 컴파일 하면 No moduled .... object detection이 나옵니다. 현재는 내용이 조금 바뀐것 같은데 방법이 없을까요?
rmse를 진행하는 부분에서 rmse(y_val,pred) 라고 진행하면 문제가 없으나 후에 y값에 들어갈 charges 컬럼 데이터에 로그를 씌워 단위 변환한 평가값과 비교하기 위해 기존 데이터 평가에 rmse(np.exp(y_val),np.exp(pred))를 씌워보면 Found input variables with inconsistent numbers of samples: [161, 268] 혹은 Input contains infinity or a value too large for dtype('float64'). 와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 제가 어떤 작업을 놓친 걸까요?
안녕하세요 선생님 계속 질문드려서 죄송합니다. 다름이 아니라 pred_proba를 test 데이터에 적용하고 제출할때 오류가 발생해서 질문드립니다. y_val_dumm = pd.get_dummies(y_val) pred_proba = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val_dumm, pred_proba, multi_class = 'ovo')) ####마지막 제출!! pred_proba = model.predict_proba(test) pd.DataFrame({'id':test_id, 'Seg':pred_proba}) "Per-column arrays must each be 1-dimensional" 오류가 발생합니다. pred_proba의 컬럼을 지정 안해줘서 그런거 같은데 마지막 제출은 어떻게 해야 하나요??
name, host_name은 둘다 3만이 넘는 고윳값 때문데 삭제하는 건 알겠는데 host_name은 9943개인데 삭제하는 이유를 알 수 있을까요? latitude, longitude 얘네는 host_name보다 고윳값이 많은데 삭제하지 않는 이유는 수치형 데이터여서 그런가요?