조건 대륙('continent')별 맥주 소비량(‘beer_servings’)의 평균을 계산하고, 평균이 가장 큰 대륙을 찾으시오. 1번에서 찾은 대륙에서 맥주 소비량이 5번째로 많은 국가(‘country’)의 맥주 소비량을 구하시오. 이 문제를 풀 때 정답과는 조금 다르게 풀었는데 단순히 답만 나오면 상관 없나요 ? 선생님이 풀이해주신 걸 보면, 별도의 변수를 만들어 대입 후 비교를 하셨는데, 저같은 경우는 데이터프레임에 바로 대입을 하고, 1번 조건이 Europe인 것을 확인 후 주석처리를 했습니다. # df = df.groupby('continent').mean('beer_servings') # df = df.sort_values('beer_servings',ascending = 0) # 평균 가장 큰 대륙 : Europe cond = df['continent'] == 'Europe' df = df.sort_values('beer_servings', ascending = 0) print(df.iloc[4, 1]) 이후 조건 변수에 대입 후 313 답을 도출했는데, 이렇게 풀면 틀릴까요 ?
안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 잇습니다. 머신러닝 분석 절차는.. (1) train 데이터를 tr과 val로 분리 (2) tr 데이터로 학습 (3) val 데이터로 성능평가 (4) 그리고 test 데이터로 예측결과 제출 위 순서인 것으로 이해했는데, (4)번에서 train(tr+val) 데이터가 아닌 tr 데이터로 학습한 것을 바탕으로 예측한 결과를 제출하는건가요? train(tr+val) data로 다시 학습한 후에 예측하지 않아도 되는 것인지 궁금합니다.
지금 데이터를 보면 Roof 데이터에 수치형과 범주형이 동시에 존재하는데 저는 범주형 데이터를 라벨인코딩 진행 후 , 데이터분할, 랜포돌림, 그리고 마지막으로 예측하려고하니 다음과 같이 나왔습니다. 에러 내용을 보니... test데이터에 존재하는 object 때문에 이러한 문제가 발생하는 것 같은데... 이처럼 하나의 열에 수치형, 범주형이 동시에 존재하면 이 경우에는 원-핫인코딩을 쓰는게 더 나을까요?
제가 작업형2를 학습중인데 모르는 부분이 생겨서 질문드립니다. 작업형2에서 EDA를 진행할 때 기초통계값에서는 어떠한 부분을 확인하나요? RobustScaler나 MinMaxScaler같은 전처리 함수는 수치형데이터를 전처리할 때 사용하는 함수인가요? 그렇다면 기출8회 작업형2에서는 왜 LabelEncoder만 진행을하고 수치형데이터에는 따로 전처리를 진행하지 않은건가요? 기출8회 작업형2에서 customerID를 제거하던데 왜 ID값들은 제거해야하나요? 질문 답변해주시면 감사하겠습니다!!
안녕하세요. 섹션19에서 에러메세지와 마주하기 강의를 수강하는 중에 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 에러 3의 결측치로 인한 에러 부분 코드를 코랩, 시험환경에서 모두 실행해보았을 때 결측치를 채워넣지 않았음에도 에러 없이 잘 실행이 됩니다. 수정을 전혀 하지 않고 그대로 실행하였음에도 제대로 실행이 되어서 왜 그런지 알고싶습니다. 그리고 함수/조건문 에러 부분에서도 강의와 똑같이 들여쓰기를 했을 땐 에러가 나는데, 처음부터 함수 코드를 똑같이 작성했을 땐 에러가 나지 않습니다. 육안으로 보기에는 동일해보이는데 왜 들여쓰기만 한 코드로 실행했을 땐 에러가 나는건지 궁금합니다. (사진 상에서 빨간 색으로 표시해둔 부분이 원래 코드에서 들여쓰기만 한 부분이고, 주석처리된 노란색 표시 부분이 제가 똑같이 동일한 코드를 작성한 부분입니다.) 에러
랜덤포레스트 모델 학습을 할 때 .fit과, pred를 수행한 후 별도로 pred_proba를 수행하는데 모델링의 pred_proba는 인자값으로 X_val이 주어지고, 예측할 때는 pred_proba의 인자값으로 test가 들어가게 되는데 왜 그런건가요 ? 별도로 슬라이싱을 하지 않았는데, train_test_split 데이터 분리를 수행한 후 X_tr, X_val의 len 값은 test_size에 의해 결정되는 건가요? 예측할 때 pred_proba에 X_val 값을 넣었더니 길이가 서로 다르다고 실행이 되지 않는 것으로 확인했습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시험칠때, RandomForest만 이용하여 풀어도 될까요?? 분류는 f1-score 나 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestClassifier만을 사용해도 되나요? 마찬가지로 회귀에서도 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestRegression만 사용해도 되나요??
