1.머신러닝 인코딩 강의 관련하여 원핫 인코딩 또는 라벨 인코딩 둘 중 하나를 사용하면 된다고 하는데, train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train, test], axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test_oh = data_oh.iloc[len(train):].copy() 해당 원핫 인코딩만 적용하면 ValueError: could not convert string to float: 'Private' 해당 오류가 뜨면서 cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex','native.country'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 라벨 인코딩까지 같이 적용해야 오류가 안 뜨는데, 혹시 두 가지 같이 적용해야 되는지 문의드립니다. 또한, 머신러닝 (회귀) 강의에서는 인코딩 하는 방법이 cols = ['Item_Identifier', 'Item_Fat_Content', 'Item_Type', 'Outlet_Identifier', 'Outlet_Size', 'Outlet_Location_Type', 'Outlet_Type'] df = pd.concat([train, test]) # 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: df[col] = le.fit_transform(df[col]) # 원핫 인코딩 df = df.drop('Item_Identifier', axis=1) df = pd.get_dummies(df) train, test 개별로 보지않고, 합쳐서 적용을 하는데 별도로 분리해서 적용하지 않고 한번에 합쳐서 적용해도 되는지 궁금합니다! 인코딩 부분이 헷갈리는데, 가장 보편적으로 사용되는 인코딩 방법이 어떤것인지 알려주시면 해당 방법으로 주로 학습해보겠습니다!^^
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형 모의문제1번부터... data:members.csv 를 사용해서 문제를 풀게 되어 있는데 코드에 이렇게 링크로 적혀있는데 어떻게 불러오나요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")
pyenv virtualenv 3.11.8 goodpang 하니까 no such command 'virtualenv' 라고 뜨고 구글 검색해보니까 인프런 q&a 에서 윈도우에서는 잘 동작하지 않는다고 되어 있습니다. 인프런 AI가 아래를 추천해주는군요. python -m venv myenv
graphql 포트폴리오용 주소는 접속이 되지만 graphql practice 주소와 rest-api practice 주소가 접속이 안되는 것 같습니다. http://practice.codebootcamp.co.kr/graphql http://practice.codebootcamp.co.kr/api-docs 해당 주소로 접속하였을 때 사이트에 연결할 수 없다고 나옵니다.
flutter도 써봤고, react/next도 다 쓰고 있는데요... expo의 라우팅 구조가 진짜 번잡하고 혼란스럽다고 느껴지네요. 혹시 현업에서도 알려주신 라우팅 방법(group 폴더, index.tsx, layout.tsx 등 활용)이 최선인가요? 뭐랄까.. 이상한 스킬들로 겨우겨우 원하는 결과물을 만들어내는 느낌이에요 ㅠㅠ
영상보다가 처음에 결측치 제거 부분에서 실수로 "value"부분에서 따옴표를 넣어 test의 age컬럼이 object형식으로 저장되었습니다 그래서 이상치 파트에서 문자랑 정수가 섞여 조건문 작성시에 오류가 발생하였는데 다시 원래대로 결측치 있는 부분을 fillna(vlaue)로 저장시키는 방법은 없나요? test파일을 test = test_backup.copy() 이렇게 해놔야 하나요? value = int(train["age"].mean()) print("평균값: ", value) train["age"] = train["age"].fillna(value) test["age"] = test["age"].fillna("value")
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? (아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 김영한님의 강의를 들으며 꾸준히 공부하는 한 직장인입니다. 현재 로드맵이 나눠져 있는데 혹시 이제까지 나온 김영한님의 모든 강의를 포함하는 로드맵을 추천해 주실 수 있을까요??
