a = a[:int(len(a)*0.5)] cond = a['target'] == 0 print(trunc(a[cond]['proline'].mean())) 이렇게 작성했는데 trunc함수가 정의되지 않았다고 오류가 나네요... name 'trunc' is not defined
프린트문 아래 보이는 코드는 뭘까요ㅠㅠ 제가 뭘 잘못한걸까요?ㅠㅠ <ipython-input-42-94425356488d>:10: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrameGroupBy.sum is deprecated. In a future version, numeric_only will default to False. Either specify numeric_only or select only columns which should be valid for the function. df = df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index()
안녕하세요, 회귀 문제에 bayes_opt를 사용하여 파라미터 튜닝을 하려고 합니다. 이전에 파이썬 머신러닝 완벽가이드에서 hyperopt는 목적함수의 최솟값을 위한 입력값을 찾기 때문에 이 를 회귀에 사용할때는 그대로 사용하고, bayes_opt는 반대로 최댓값을 위한 입력값을 찾는다고 되어있으면 회귀에 사용할경우 -1을 곱해주면 될까요 ?
현재 오픈된 커리큘럽 강의 소개 및 실습 환경에서 주피터 노트북 에제파일 다운로드 받아서 실행하였습니다. 이상한 점은 VGG16 모델 생성 후 학습 및 성능 검증 cell 실행결과 cal_accuracy가 0.1정도 나오는데 값이 너무 낮은 것 같습니다. 동영상 강죄에서 교수님이 보여주신 결과는 0.85 정도 나오는데 을 원인을 모르겠습니다. 예제파일상의 어떤 부분이 문제인지 확인부탁드립니다. 감사합니다.
data = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카'], "가격":[4100,4600,4600], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2], "칼로리":[10, 180, 420], } cafe = pd.DataFrame(data) cafe 위 코드 작성후 # 시리즈 선택 (가격) df['메뉴'] 시리즈를 선택하였는데 cafe = df라는 함수를 지정하지 않았는데 df안에 어떻게 data안의 값들이 들어 있나요?제가 다른 데이터 프레임을 작성하여 df를 사용해도 계속 cafe 안 데이터만 나와 질문드립니다.
data = { "메뉴":['아메리카노','카페라떼','카페모카'], "가격":[4100,4600,4600], "할인율":[0.5, 0.1, 0.2], "칼로리":[10, 180, 420], } data cafe = pd.DataFrame(data) cafe 위와 같은 코드를 작성해 df['메뉴'] 를 하면 메뉴 시리즈만 불러올 수 있는데 pd.DataFrame({ "menu" : menu, "price" : price }) 이 데이터 프레임의 경우에는 df[menu] "None of [Index(['아아', '아라', '바콜'], dtype='object')] are in the [columns]" 이러한 오류가 나옵니다. 둘다 데이터 프레임이라고 생각하는데 아래의 경우는 왜 안되고, 무슨 차이가 있는지 궁금합니다! 추가로 cafe라는 데이터 프레임을 df에 저장 하지 않았는데 df를 입력하면 cafe안에 있는 값이 나오는지 궁금합니다
3-4 피처엔지니어링 강의에서 원핫인코딩 시 선생님이 진행하신 과정과 columns가 달라서 질문 드립니다. 인코딩 시마다 결과가 달라질 수는 없을 것 같은데 혹시 데이터 자체가 변화됐나요? 선생님 강의에서 진행했을 때는 컬럼수가 100개였고 제가 진행하는 시점에서는 99개로 출력됩니다.
listbox = [15,46,78,24,56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi,ma min_max(listbox) 이 부분에서 코드가 어느 단계로 움직이는지 이해가 잘 안됩니다.min_max라는것을 임의로 지정해주고, mi에 최솟값,ma에 최대값을 저장하는것까지는 알겠는데, 그 밑에 부터 이해가 안가요return에 mi,ma는 위로 되돌아가라는건가요? 밑에 왜 다시 min_max(listbox)를 해주었을때 15,78이 나오는지 모르겠어요. listbox안에는 15,46,78,24,56이 저장되어 있는거 아닌가요? 그리고 data라는 입력값을 써주었는데 코드에 보면 data라는 값을 지정을 안해주었는데 어떻게 오류가 안나는건지도 궁금합니다!
이 부분에서 데이터를 별도로 어떻게 불러와야 하는지 몰라서 질문 남깁니다.. 현 상황 처음 copy&edit 으로 들어갔다 > 뒤로 가기로 빠져나옴 > 다시 들어가려고 보니 copy&edit 가 아닌 Edit my copy로 뜬 이후로 데이터를 못 불러오고 있는 상황입니다.. 어떻게 해야하죠..
안녕하세요 :) 작업형 1 제출 시 리터럴 값을 프린트하지 말라는 얘기가 있어서 질문드립니다. ex print(3), print('정답') 위 예시처럼 제출하면 안 되는 것인가요? (감점 사유인지, 오답 처리인지) 혹은 answer = ...code print(answer) 이와 같은 방식은 가능한 것인지 궁급합니다. print문 안에 함수를 작성하는 것보다 answer에 할당해두고 print 하는 방식이 익숙해서요! 감사합니다!
스케일링을 할 때, minmax scaler랑 standard scaler 는 train,test data의 columns에 스케일링을 하는데 log scaler할 때는 값이 커보여서 내지는 편차가 있어보여서(?) log scaling에 적합해 보이는 타겟인 ['charges'] column에만 하잖아요, 근데 rmse값은 모든 columns에 대한 값인데 하나의 column을 log scaling했다고 np.exp를 씌우는게 왜 괜찮은지에 대해서 궁금합니다.. 해당 강의에서는 train data에만 log scaling을 했는데 왜 얘만 test data에는 안 하는거죠? minmax랑 standard할 때는 train, test 둘 다 했는데 말이죠.. X_train, Y_train, x_test 세 개가 주어지는 경우와 train, test가 주어지는 경우의 차이는 train data의 column에서 타겟을 뽑아 새로 y_train 같은 존재를 제가 만든다는 점만 다르다고 생각하면 될까요? 이거 말고 주의해야 될 사항이 있나 궁금합니다. 이상입니다 ! + 실기 대비용으로 본 강의 탑승한 거 만족하면서 강의 잘 듣고 있습니다 ~ 감사합니다ㅎㅎ