학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 10:12 에 결과값이 아래와 같은데, (29301, 15) (3257, 15) (29301, 107) (29301, 107) 실제로 실행을 시켜보면 107에서 108로 숫자가 늘어났습니다. (29301, 15) (3257, 15) (29301, 108) (29301, 108) 코랩에 있는 제미나이에게 물어보니 "만약 test 데이터셋에 train 데이터셋에는 없는 새로운 범주가 하나라도 있다면, data_oh 는 그 새로운 범주에 대한 더미 컬럼이 추가로 생기게 됩니다. 따라서 train_oh 보다 data_oh 의 컬럼 수가 많아질 수 있습니다." 라고 나오는데 왜 저는 결과값이 다른걸까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train_test_split 할때 random_state를 보통 0으로 설정하시는데 이 값을 42를 써도되나요?? [작업형2]연습문제 섹션 6에 0으로 두는거랑 42로 두는거랑 r2 값이 0.2 차이나서 궁금합니다!!
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 11일까지인데, 6월 20일 에 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 퇴근후 빡세게 공부해서 이번에는 취득하려고 합니다. Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일주소: tmdvy9538@gmail.com 항상 좋은 강의 감사합니다!
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 데이터 및 개발 관련해서 관심있어 해당 강의를 시청하고 있는 취준생입니다. 해당 강의(섹션1-9) 07:58 부분에서 In[5]이 찍혀 있는데 해당 In[5] 라는 부분은 어떤 걸 의미하나요? 감사합니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
cols = train.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: train_set = set(train[col]) test_set = set(test[col]) same = (set(train[col]) == set(test[col])) if same: print(col, "동일") else: print(col, "동일하지않음") 이 코드를 실행했을 때 'city'가 동일하지 않다고 나와서 city컬럼을 train과 test 모두에서 삭제해야하는 줄 알았는데 보통 어느 경우에 컬럼을 삭제하는 건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨 주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이 get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요??
강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데 2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요? # gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)
안녕하세요 수업자료 다운 받으면 자료가 하나도 보이지않는다는 문의남겼었습니다 알려주신 방법, 다른 문의에 있는 방법대로 다해봤으나 여전히 같은 문제가 발생합니다 마지막 방법으로 인쇄 눌러서 복사하려고하니깐 이러한 형태로 뭉쳐서 나오기에 공부하는데 어려움이 생깁니다 제가 지금 공부를 바로시작하려는데 계속 어려움이있으니 정보처리기사 zip파일 메일로 보내주시면 빠르게 공부할수잇을것같습니다 s2yeeuns@naver.com 빠른조치부탁드립니다
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 5일까지인데, 6월 20일 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 조금 더 복습이 필요한 상황입니다. 기존 Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 조심스럽게 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일 주소를 다들 남기시길래 저도 남겨봅니다. 메일주소: ehehehe810209@naver.com 감사합니다.
안녕하세요 강사님 수강생인데요 단톡방 접속링크는 어디서 확인이 가능하나요? 개인적으로 보내주시는 건지요? 제가 아직 단톡방 링크를 못받았습니다. 수업자료관련 질문 드립니다. 14강 강사님의 코딩스타일 Rules내용 마크다운 자료 링크가 수업내용에 없는 것 같습니다. 어떻게 확인하는지 안내 요청드립니다. 그럼 좋은 하루되세요
