안녕하세요, 시나공 책을 보니 object 컬럼의 nunique 값이 다를 때는 train, test 데이터를 concat한 뒤 원핫 인코딩을 해주어야한다고 나와있는데 레이블 인코딩도 마찬가지인가요? 모의문제 2에서는 neighbourhood의 nunique값이 다른데 concat 없이 레이블 인코딩을 진행하신 것 같아서 질문 남깁니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True) 원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? - 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? - 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? - 예 [질문 내용] 안녕하세요, 강의 즐겁게 듣고 있습니다. 강의: 섹션 13. 병렬 스트림 - 병렬스트림 사용시 주의점1 질문: 강의 내용 중 'Fork/Join 프레임워크를 I/O 바운드 작업에는 사용하지 않는다'는 내용에서 I/O 바운드 작업을 '소요시간이 긴 작업'으로 이해해도 될까요? 세부 I/O 바운드 작업을 공용 풀에서 처리할 경우 발생하는 문제들이 I/O 작업 자체보다는 긴 시간이 소요되는 작업으로 풀의 한정된 수의 스레드를 점유하는 것이 원인이라 이해했는데 강의내용이 I/O 바운드 작업에 초점을 맞추어 제 이해에 오해가 있는가 싶습니다. 병렬 스트림 등의 기능을 통해 공용 풀에서 I/O 바운드 작업이 처리되면 스레드 블로킹에 의한 CPU 낭비, 스레드 수를 증가시킨다면 컨텍스트 스위칭 오버헤드 증가, 작업 훔치기 기법 무력화 등의 부작용이 있는데 이는 긴 시간이 소요되는 작업으로 풀의 한정된 수의 스레드가 오래 점유되면서 발생하는 문제로 이해했습니다. CPU 바운드 작업이라도 소요시간이 길다면 CPU 낭비를 제외하고 위와 같은 문제가 발생되리라 생각합니다. (I/O 바운드 작업이 긴 시간 CPU를 사용하지 않으면서 스레드를 점유한다면 무거운 CPU 바운드 작업은 긴 시간 CPU를 사용하면서 스레드를 점유, 이로 인해 공용풀의 스레드를 늘린다면 컨텍스트 스위칭 오버헤드 증가, CPU 바운드 작업이더라도 작업이 빨리 끝나지 않아 훔치기 기법 무력화 등) 일반적으로 I/O 바운드 작업은 CPU 바운드 작업보다 긴 시간이 소요되는 것이 경험적/현실적 가정으로 알고 있습니다. 이런 일반적인 현상을 전제로 I/O 바운드 작업을 '소요시간이 긴 작업'을 대표하는 의미로 사용하신 것인지, 아니면 제가 놓친 다른 의미, I/O 바운드 작업만이 가지는 특징을 염두에 두신 것인지 궁금합니다. 좋은 5월 보내시길 바랍니다. 감사합니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) 촉박하게 공부하다 보니 평가지표에 대한 이해가 잘 되지 않는데요, 제출하는데는 크게 문제가 없는 것으로 보이는데 평가지표도 코드에 포함되어야 채점에 큰 문제가 없을..까요..?ㅠㅠ
age 컬럼에서 소수점인 칼럼을 찾기 위해 df[age] != round (df[age], 0)으로 수식 작성하셨는데요. 이렇게 될 경우, 36.3은 버림이 되면서 round 적용하기 전과, 적용한 이후가 같아져서 누락이 되는거 아닌지 궁금합니다. 영상에서는 36.3 값도 필터링이 되던데 어째서 가능한지 너무 궁금합니다ㅠ 바쁘신데 감사합니다!
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-5 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 알고리즘과 친해지기(2) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? max값을 구할 때 리스트의 max 함수를 사용할 수도 있는데 굳이 max 값을 따로 구하는 이유가 있으신가요? 그게 더 시간 복잡도상으로 좋아서인지 초심자 입장에서 생각해보려고 하는 건지 궁금합니다..
문제1-2 유의확률(p-value)이 0.05 미만인 유의한 변수만을 사용해 다시 로지스틱 회귀 분석을 수행하시오. 이 회귀식의 유의한 회귀 계수(상수항 포함)의 합계를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째 자리까지 계산) 여기서 상수함 포함 이라는 문구를 보면 어떻게 해설로 처리해야되는건가요? 그게 혹시 model.pvalues[1:] 이렇게 표현한게 상수함 포함을 얘기하는건가요?
기출문제 작업형2 공부하면서 라벨인코딩을을 하면 꼭 에러가 납니다. 같은 문제를 원-핫인코딩으로 해서 전후를 비교하면 데이터가 늘어난게 확인이 되는데 라벨인코딩은 에러가 나던지 데이터가 그대로 입니다.. 오타를 정확하게 확인했구요. 교재와도 정확하게 비교했는데 왜그럴까요?ㅜ 그리고 원-핫인코딩은 사전에 범주형,수치형데이터 분리없이 바로 사용해도 범주형데이터만 원-핫인코딩을 진행하는게 맞는거죠?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 작년에 결제 후 6월 시험은 강의만 후루룩 듣고 시험 보러 가니 머리가 멍 해져서 제대로 시험도 못 치루고 나왔고 12월시험 준비는 교수님 책도 사고 그랬는데... 회사 내 근무지 이동과 출장기간과 겹쳐 시험을 보지 못했습니다...ㅠ 아직 많이 부족하여 혹시 다음 달 시험 보기 전까지만 연장이 가능한 방법이 있는지 여쭈어 봅니다. 혹시나 해서 메일 주소 남겨드립니다. subinsky@naver.co m 입니다.
train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데, drop을 하고 분리한뒤에 훈련을 시키면 나중에 어떻게 최종파일 값들과 CLIENTNUM이 매칭이 되는걸까요? CLIENTNUM값을 기준으로 데이터를 기억하고 훈련시키는건 아닌건지 ㅠ이해가 잘 안되서요
안녕하세요! 먼저 수업 잘 듣고 있습니다 :) 현재 section 6까지 완강하였습니다. 32강 varible 실습 코드부터 airflow에 올라오지 않는 것 같습니다. git push와 git pull 완료 후, wsl에 dags 폴더 내에 해당 코드들이 있는 건 확인했습니다. 하루에 정해진 작업량이 있어서 그런건지 여쭤보고 싶습니다. compose down 시키고 다시 airflow 올려도 똑같이 현시가 안되는 상황입니다....ㅠ