검증 데이터 분할을 해서 일반적으로 모델에 rf.fit (X_tr_y_tr)을 진행하고 예측하다가 마지막에 바로 pred =rf.predict(test)로 테스트 데이터를 집어 넣는데요, rf.fit (train,target) 으로 다시 학습하고 집어 넣지 않아도 상관이 없나요 ? 두개가 굳이 차이가 없기떄문에 분할로 생성된 모델을 넣는건지 이유가 있는건지 궁금합니다
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 영상 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 ols나 logit 후 summary로 나왔을 때, 답을 이걸 적으면 된다. 라고 하시면서 그냥 숫자를 적어주시던데. 그래도 되나요? 예) summary 값으로 p_value값이 가장 높은것은? 나왔을때, 따로 model.pvalues.max() 이런방식으로 맥스값을 불러오는게 아니라, 그냥 보고 아 이게 가장 크다 해서 큰 값을 손으로 적어도 되나요? model이후 이름?들 외우기도 힘들어서요 ㅠ 된다고 하면 그 값들은 안외워도 되니까요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님 작업형2유형의 경우 데이터가 train,test(2개)로 주거나 X_train, X_test, y_train으로 주는 경우가 있는데 제가 이해한 방향이 맞는지 확인해주시면 감사합니다. #2개일 경우(train, test) train 데이터에서 id 분리or 드랍, 타겟값 분리 test 데이터에서 id 분리 or 드랍 train값과 타겟값으로 검증 test 값으로 학습 #3개일 경우(X_train, X_test, y_train) X_train 데이터와 y_train 값(타겟 값)으로 검증, X_test 데이터로 학습 후 제출
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022) 작업형 예시 문제 풀떄는 drop을 통해서, 데이터 삭제하고, 분리했는데,, 여기서는 왜 바로 train이라고 넣나요??,, 그리고 test_id = test.pop으로 데이터 넣어줬는데,, 왜 안넣어요??,,,,,
#클래스명은 주기적으로 바뀔듯 따라서 정규표현식으로 필터링 #광고상품 제거 일반 상품만 products = soup.find_all('div',class_=re.compile('^product_item__')) print(f"Number of products found: {len(products)}") 이런식으로 뒤에 uuid값이 바뀌는 상황을 고려하여 광고 상품 클래스명인 adProduct를 제외하고 일반 상품만 가져오고 싶은데 길이가 자꾸만 13개로 나오는데.. 다른 코드를 작성해야 할까요 ?
교차검증 cross_val_score하기 전에 rf.randomforestclassifier 지정하는 거 외 val 분리도 해야 되는 게 맞나요? train_test_split 하고 그다음 분류 모델 선택하고 교차검증 하고 학습하는 순서대로 꼭 가야되는 건지? 아니면 train_test_split은 생략해도 되는건지 문의드립니다.
안녕하세요. 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 문서에서 모든 수식에 alt + 2( 한글오피스에 저장한 2번째 매크로)를 적용하고 싶습니다. 챗 gpt는 pyautogui.hotkey('alt', '2') 를 이용하라고 하는데 적용이 되지 않아서 질문 드립니다. ctrl = hwp.HeadCtrl while ctrl: if ctrl.CtrlID == "eqed": eqedCtrls.append(ctrl) ctrl = ctrl.Next for ctrl in eqedCtrls: hwp.SetPosBySet(ctrl.GetAnchorPos(0)) hwp.FindCtrl() pyautogui.hotkey('alt', '2') hwp.Run("Cancel")
안녕하세요, 이전에 테스트 데이터를 넣었을 때 오류가 난다고 했던 수강생입니다. 주구매상품과 구매지점을 넣어서 훈련시키는 건 해결했는데(이전 질문은 해결됨), 수치형 데이터로 훈련시킬 때 아래와 같은 오류메세지가 뜹니다. 농산물은 주구매상품에 있는 변수던데 수치형만 넣었는데도 불구하고 어디서 나온건지.. 이해가 안됩니다.. 우선 제가 입력했던 코드는 다음과 같습니다. 바쁘신 와중에 확인해주셔서 감사합니다!! import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None) train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #cols=['주구매상품','주구매지점']#0.6117 cols=['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target=train.pop('성별') #from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #le=LabelEncoder() #for col in cols: # train[col]=le.fit_transform(train[col]) # test[col]=le.transform(test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val=train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(x_val) #print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv'))
