영상 위치) 21:25 결과 예측 관련 질문입니다. 1) 랜덤포레스트랑 XGB로 평가한 후, 마지막에 예측은 XGB로 했는데 어떤 기준으로 XGB를 선택하는건가요?? 2) pred랑 pred_proba 중에 pred_proba를 사용한 이유가 있나요? pred_proba = xgb.predict_proba(test)
수치형 변수 스케일링을 할때 cols 에서 왜 TravelInsurance 는 제외시키나요? 그리고 display함수가 print함수와 다른 점은 무엇인가요? # 수치형 변수 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age','AnnualIncome','FamilyMembers','ChronicDiseases'] display(a_train.head()) a_train[cols] = scaler.fit_transform(a_train[cols]) a_test[cols] = scaler.transform(a_test[cols]) a_train.head()
최근 안내해주신 수강생 이벤트 관련 문의입니다. 안녕하세요, 강사님. 📌 AI에이전트 강의 수강생 특별 혜택 이미 AI에이전트 강의를 수강 중이신가요? GraphRAG 강의 구매 시 <RAG 입문> 70% 할인쿠폰을 드립니다! 이라고 이벤트 안내 주셨는데요. 1. 여기서 언급하신 GraphRAG 강의는 "graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)"(정가 143,000원) 이 맞나요? 2. 또한 여기서 언급하신 <RAG 입문> 70% 할인쿠폰은 RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)(정가 121,000원) 이 맞나요? 확인 후 추가로 수강신청 하려고 합니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
3.2.1 OpenAIEmbeddings 대신 UpstageEmbeddings를 활용하는 방법 으로 실습 예제 하고 있는데요 기존 예제로 하면 chain_type 이 없이 동영상자료에서는 그대로 실행되었는데, 실제로 해보니 chain_type 이 2번째로 와야 하는데 없어서 오류가 뜨더라구요,... 아래는 동영상에서 실행되는 코드 입니다. from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt} ) TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 3 1 from langchain.chains import RetrievalQA ----> 3 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( 4 llm, 5 database.as _retriever(), 6 chain_type_kwargs={"prompt":prompt} 7 ) 가 뜨게 되는데 확인해 보니, from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", # 기본 체인 타입 (원하면 "map_reduce"도 가능) retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt} ) chain_type 이 빠져서 안돌아 가더라구요.. chain_type 을 넣어주면 잘 돌아갑니다. 혹시나 저처럼 헤메이실 분을 위해 올려둡니다. OpenAI 유료결제 안하는 바람에 Upstage로 따라해보려고 하는데... 앞으로의 강의는 OpenAI 로 작성되는것 같아서 유료결제를 해야 할까요...?? 그리고 로컬 Ollama 로 하는 영상도 시간 나시면 올려주시면 좋겠어요~^^ 덕분에 langChain 의 l 도 모르던 제가 따라하게 되네요 좋은 영상 감사합니다.
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)