[6. 학습 및 평가] 단계에서 RandomForestClassifier / RandomForestRegressor 까지만 하고 평가지표를 뽑아보지 않은 상태로 [7.예측 및 제출]을 해도 무방하지 않은지 궁금해졌습니다. (방금 빼먹고 푼 거 맞습니다.ㅠ) 처음 나온 평가지표를 기준점으로 삼아 위에서 전처리 작업 등을 추가하지 않는 극초보생 기준의 궁금증입니다. 작업형2를 반드시 40점 맞아야하는 관점에서 답변해주시면 감사하겠습니다. (평가지표 다시 외우는 중~ㅋ)
target = train.pop('성별') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) df = pd.concat(['train', 'test']) concat 해서 원핫인코딩으로 해보려고 했는데 TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'str'>'; only Series and DataFrame objs are valid 와 같은 에러가 발생하는데 왜그런건가요 ㅜ
뮤d = (살충제를 뿌린 후의 곤충 수- 살충제를 뿌리기 전의 곤충 수)의 평균 귀무: 뮤d>=0 대립: 뮤d<0 before_spr : 살충제를 뿌리기 전의 곤충 수 after_spr : 살충제를 뿌린 후의 곤충 수 stats.ttest_rel(df['after_spr'], df['before_spr'], alternative = 'less') 이게 맞는거죠?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 안녕하세요 target=train.pop['TotalCharges'] 하면 'method' object is not subscriptable 이라는 메세지가 뜨는데 왜그런 걸까요ㅠㅠ
데이터 입력 순서는 μd = (before – after) 라면 stats.ttest_rel(df['after'],df['before']로 μd = (after - before) stats.ttest_rel(df['before'], df['after']로 작성해주세요 alternative는 대립가설이 참일 때 기준, 첫번째 파라미터 자리가 큰지 작은지에 맞춰 작성하면 됩니다)
문제 1. 현재 N개의 숫자 카드를 가지고 있고, 각 숫자카드마다 정수가 하나씩 적혀있다. 정수 M개가 주어졌을때,이수가적혀있는숫자카드를현재가지고있는지아닌지를구하는프로그램을작성하여라. 입출력 및조건 • 입력의첫째줄에는현재가지고있는숫자카드의개수N이주어진다. (1≤N≤500,000) • 입력의둘째줄에는숫자카드에적혀있는정수들이공백한칸으로구분되어주어진다. (수의범위는 −10,000,000 부터 10,000,000 사이의 중복되지 않는 정수) • 입력의셋째줄에는M이주어진다. (1≤M≤500,000) • 입력의넷째줄에는현재가지고있는숫자카드인지아닌지를구해야할M개의정수가공백한칸으로 구분되어주어진다. (수의범위는−10,000,000 부터 10,000,000 사이의 중복되지 않는 정수) • 출력의첫번째줄에는주어진M개의수에대해서,각수가적힌카드를현재가지고있으면1,아니면 0을 공백한칸으로구분하여출력한다. CODE HERE 부분의 코드를 짜야하는데 도와주세요 import time import utils def solution(test_case): # time check start_time = time.time() ##################### CODE HERE ##################### ##################################################### # end time elapsed_time = time.time() - start_time print("Elapsed time: {:.8f} seconds".format(elapsed_time)) return result ###################### DO NOT TOUCH BELOW ###################### if __name__ == '__main__': import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description = 'Argument parser') parser.add_argument('--input', '-i', default = './input', help = 'Input file path') parser.add_argument('--output', '-o', default = './output', help = 'Output file path') args = parser.parse_args() utils.output_checker(args.output) test_cases = utils.read_input(args.input) for test_case in test_cases: result = solution(test_case) utils.write_ouput(args.output, result) utils.compare_files(args.output)
stats.ttest_rel(df['after_spr'], df['before_spr'], alternative = 'less') stats.ttest_rel(df['before_spr'], df['after_spr'], alternative = 'greater') 둘다 값이 같아야 하는 거 아닐까요?
classification report로 하면 여러 지표를 한눈에 볼 수 있으니 각각의 코드를 안외워도 되는 이점이 있는 것 같습니다. 문제에서 f1 classification report 불러와서 봐도 되겠지요..? from sklearn.metrics import classification_report report =classification_report(y_val, pred_rf) print(report)
# f1 스코어 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred)) ValueError : Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted']. 영상에서는 바로 출력되던데, 이것은 무슨 오류인가요
안녕하세요. 회귀분석 모델의 MSE 구하는 방법에 대해 문의드립니다. ols 모델 학습하고 난 후, model.mse_resid 메서드로 MSE 구하는 방식이 있더라구요. 근데 선생님이 정석적으로 풀이해주신 방법의 답과 차이가 있어서 문의드립니다. 자유도 처리나 계산 방법에 따라 차이가 있는 것으로 추정되는데, 이럴 경우 어떤 방식을 활용하는 것이 더 나을지 궁급합니다. 혹은 똑같은 방법으로 답을 구할 수 있는 메서드가 있는지도 궁금합니다.
안녕하세요, 드디어 내일이 시험이네요, 그동안 너무 감사했습니다! 다름이 아니라 작업형 2유형에서 모델을 XGBoost를 이용하려고 하는데요! 체험환경에서 미리 사용을 해봤을때 경고가 자꾸 표시됩니다. 경고 여부와 관계없이 XGBoost를 사용해서 제출해도 이슈가 없을것 같다고 생각되긴 합니다만, 혹시 몰라 선생님께 확인차 여쭤보고 싶습니다.
pd.DataFrame 독스를 보니 너무 여러 방법이 있어서 헷갈려서 질문드립니다... 따로 추천하시는 방법이 있나요? 수업에서 본 대로 인덱스명이 key고, 리스트가 value인 딕셔너리를 넣는 법을 가장 추천하시나요? 중괄호를 쓰다가 유독 오타가 자주 나네요 @_@ 특히 간단한 적합성 검정같은 거에서 줄글로 정보만 띡 내놓는 상황이 가장 두렵습니다. observed data는 컬럼 하나짜리인 Case별 프레임이고 expected frequency는 왜 달랑 딕셔너리 하나랍니까 이거 최종적으로 stats.quisquare에 어떤 방식으로 들어가는건지는 둘다 관찰값과 기대분포에다가 실험크기를 곱한 리스트같지만 이건 데이터 전처리를 어떻게 해야 할지...