f1 컬럼의 결측치 제거 부분에서 df = df[~df['f1'].isnull()]을 사용하셨는데 이 부분이 잘 이해가 안됩니다 ㅜ 간단하게 설명해주실 수 있을까요?혹시 dropna를 사용해서 결측치만 제거를 할 수 있는 방법도 있을까요?

RMSE 구할 때,mean_squared_error(y_valid, pred, squared=False) squared=False 작성하면 출력되던데 시험장에서 이렇게 작성해도 될까요?

5-2 type2의 문제를 수치형 데이터만 선택해서 랜덤포레스트로 학습시키고 MSE로 평가했습니다.이렇게 코드를 작성해도 될까요?MSE 값이 좀 큰 것 같은데 이 방법이 아닌 다른 방법으로 풀어야 하는 걸까요?    train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0)test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0)cols = ['id', 'host_id', 'latitude', 'longitude', 'minimum_nights', 'number_of_reviews', 'reviews_per_month', 'calculated_host_listings_count', 'availability_365']test_id = test['id']target = train.pop('price')train = train[cols]test = test[cols]from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state=0)import numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor()rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val)print(mean_squared_error(y_val, pred))#60931.44110148261pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({    'id' : test_id,    'price' : pred})submit.to_csv("submit.csv", index=False) 

안녕하세요. 섹션5 [작업형2] 모의문제 및 캐글 - 2번쨰 강의 관련 질문입니다.검증데이터 분리 시 아래와 같이 코드를 적었는데, from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size = 0.15, random_state=2022)윗 행에서 train.drop('price') 후, train['price']을 하는 이유가 뭔가요?'price'값이 타겟이기 떄문에X_tr 은 'price'가 없어야 하고,반면, X_val은 'price'만 있어야 하니까 위 코드가 나온게 맞는것인지요?감사합니다.

 파이썬 Print 사용법(1-4) - New 2023부분을 듣고 있는데, 초반에 escape 코드를 앞에서 했다고 하시더라고요. 그런데 앞부분과 뒤에 변수 부분을 들었는데 escape 코드를 어디서 했는지 찾을 수 없습니다. 혹시 알려주실 수 있을까요?

pip install pandas 명령을 입력하면 다음과 같은 오류가 발생해요.Collecting pandas Using cached pandas-2.2.2.tar.gz (4.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [12 lines of output] + meson setup C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --vsenv --native-file=C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.2.1 Source dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa Build dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build Build type: native build Project name: pandas Project version: 2.2.2 ..\..\meson.build:2:0: ERROR: Could not find C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe A full log can be found at C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.error: metadata-generation-failed× Encountered error while generating package metadata.╰─> See above for output.note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.hint: See above for details.C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 폴더가 없던데 어떻게 해야 한나요.

안녕하세요!! 4회 기출 아래 사진처럼 풀어도 무방한지 궁금합니다. 추가로 xgboost 쓰고 싶었는데 오류가 뜨더라구요!!분류 1,2,3,4는 랜덤 포레스트만 사용해서 풀어야하나요??f1평가점수가 0.49인데 잘했는지 모르겠네요 ㅠㅠ

[문제]import pandas as pdfrom statsmodels.formula.api import logitdf = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv")formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch"model = logit(formula, data=df).fit()model.params 다름아니라 여기서 Pclass에 왜 앞에 C()를 하셨는지 이해가 안갑니다.! 참고로 데이터 info는 다음 아래와 같았습니다.Pclass : 'int'Gender : 'object'SibSp : 'int'Parch : 'int' 

강의 자료 요청 드립니다.감사합니다. ekan88.eng@gmail.com 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요해당 문제에서 "Events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영함" 이라는 조건을 실행하기 위해서 아래와 같은 함수를 만들었는데 'Events' Key error 가 나네요.어느 부분을 수정하면 될까요?  def calc(df) : if df['Events'] == 1 : return df['Sales']*0.8 else : return df['Sales'] df['events80'] = df.apply(calc)

안녕하세요! 강사님의 좋은 강의덕에 완강을 눈앞에 두고 있습니다! 현재 celery 파트 강의를 듣는중 docker 환경이 아니라 로컬에서의 celery 세팅방법을 알려주시면 감사하겠습니다ㅠㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요범주형 데이터라 카이제곱검정인것은 이해했습니다다만, 카이제곱문제에서 적합도와 독립성은 어떻게 구분하나요?제가 생각한바로는카이제곱 검정인것은 동일하고문제에서 독립인지 아닌지를 물어보는 제시문이 있으면 독립성 검정그 외에는 다 적합도 검정으로 보면될까요어떻게 제시문을 보고 구분 하는지 알려주시면 감사하겠습니다.

해당 문제 연습하는 도중에 train과 test 데이터셋에 총구매액이 0원보다 작은 데이터가 있습니다. 해당 데이터를 0원으로 채우는(변환) 방법을 알고 싶습니다.결측치의 경우 fillna()로 쉽게 채울 수 있는데 결측치가 아닌 데이터의 조건에 따른 특정값으로 채우는 방법이 궁금합니다 

저번에 질문한 거 코드 수정 및 정리했습니다. 선생님 ※ 피쳐엔지니어링에서 train, test 셋을 분리( .copy() )해서 수치형은 스케일링하고 범주형은 인코딩 한 다음, 합치기 ( .concat() ) 하는 방식이 아니라수치형 부분 칼럼을 변수(cols_n)로 받고, 범주형 부분을 변수(cols_c) 으로 받아서, 데이터셋을 수치와 범주형으로 분리하지 않은 상태에서 각각 스케일링, 인코딩을 적용하고 검증데이터셋 분리-> 모델 & 평가지표 불러오기 -> 예측(테스트셋 적용) -> df 생성 -> 제출 하는 방법에서 아래에 피쳐 엔지니어링 부분 코드 정리한거 확인 부탁드립니다.  경우 1. [train, test // 2개 데이터셋 제공시]# train셋엔 있고 test셋엔 없는 "target"에 해당하는 칼럼 분리 # "target" 데이터는 범주형이든 수치형이든 스케일링이나 인코딩을 하면 안되므로 제외시킴 target = train.pop(["target"]) cols_n = train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형 민맥스 스케일링 작업 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n])  ## 범주형 라벨 인코딩 작업 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) ## or 범주형 원핫 인코딩 작업 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) train = pd.get_dummies(train[cols_c]) test = pd.get_dummies(test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자그 다음 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출   경우 2. [X_train, y_train, X_test // 3개 데이터셋 제공시]cols_n = X_train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = X_train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형(스케일링) 작업 ##민맥스 스케일링 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) X_test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n]) ## 범주형(인코딩) 작업 ## 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) ## or 원핫 인코딩 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 X_train = pd.get_dummies(X_train) X_test = pd.get_dummies(X_test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) X_train = pd.get_dummies(X_train[cols_c]) X_test = pd.get_dummies(X_test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자이후 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출 이번 코딩엔 틀린게 없어야 할텐데.....이거 제대로 한거 맞는지 확인 부탁드립니다. 선생님여러 차례의 질문에 답변 해주셔서 감사합니다  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 lightBGM에서 분류, 회귀 둘 다에서 random_state, max_depth, n_estimator 쓰는 것는 동일한가요??

안녕하세요 강사님!2유형에서 걱정되는 부분이 있어서 질문드립니다! 2유형 train_test_split 으로 검증 할 때, test_size 값 범위를 최대 몇 프로까지 제한하는게 좋을까요?랜덤포레스트 기준 하이퍼 파라미터 값들의 권장하는 최대 범위를 알고 싶습니다.(max_depth, n_estimators) 어느정도 범위까지가 괜찮을지 감이 잘 안오네요 ㅠ과적합을 고려했을 때 권장하는 범위가 있을까요? 오늘도 질문 읽어주셔서 감사합니다!

질문이 있습니다 ipynb 파일에서는 잘 작동하는데 .py파일에서는 작동이 안됩니다네이버 로그인까지는 잘 가지는데 다음 동작 드롭다운 메뉴 클릭할때 동작이 되지않습니다혹시 파란색창 부분이 떠서 문제일까요?F12 켜고 CSS_SELECT를 찾을수도 없습니다.콘솔창에는 아무런 오류도 나오지 않구요뭐가 잘못됬는지 잘 모르겠습니다.from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip user_id = "본인아이디" user_pw = "본인비밀번호" # 크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() # 원하는 페이지로 이동 driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) # 아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#id") pyperclip.copy(user_id) id.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#pw") pyperclip.copy(user_pw) pw.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#log\\.login").click() time.sleep(2) # 로그인 후 페이지가 로드될 때까지 기다림 # main = driver.window_handles # print(main) # for i in main: # if i != main[0]: # driver.switch_to.window(i) # driver.close() # driver.switch_to.window(main[0]) # 드롭다운 메뉴 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#account > div.MyView-module__my_menu___eF24q > div > div > ul > li:nth-child(1) > a > span.MyView-module__item_text___VTQQM").click()

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요결측치 처리하고 인코딩 하고서 lightgbm 사용해도 문제 없을까요? 그리고 하이퍼 파라미터 전부 적용하고 verbose 써주려고 할 때 괄호 안 순서가 있나요 ?ex. (random_state=, max_depth=, n_estmators=, learning_rate=, verbose=-1)??

4회 2유형다중분류에선 xgb를 쓸수 없나요? 계속 에러가 나옵니다.

평가지표 이진분류에서 rou_auc를 사용하는 경우실제값이 문자로 주어졌을 때는 어떻게 하나요?강의자료에는roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_prob_str[:,1]) 로 작성되어 있는데, y_true_str으로 작성하지 않고, y_true로 변경해서 작성해주어야 하나요?y_true_str으로 변경하면 값이 0.47 정도로 낮아지는거 같아요.