학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님 작업형 2 유형 datetime 컬럼 관련해서 올려주신 글을 보고 1. datetime: 라벨인코더 진행 2. datetime: 드랍했을 때 3. datetime: datetime 변환 해서 점수를 내보았는데요. label encoder의 성능이 제일 좋았습니다. 혹시 label encoder로 모델을 검증한 것은 너무 과적합 된 값일까요? 과적합 되어있다면 datetime이 나올 경우 변환하는 것이 가장 좋은 방법일까요?
안녕하세요! 작업형 2번 관련해서 질문 드려도 괜찮을까요…? 혹시 get dummies 하기 전에 데이터 합치고 나눠야만 하나요..? 수치형 데이터로 구성되어있고, 컬럼 같을 경우에는 합치고 나누는 작업 없이 get dummies 진행했는데 다른 풀이하고 결과값이 조금 차이 나는 것 같아서요! Get dummies 전후로 데이터 합치고 나누는 이유를 알고 싶습니다! 제 코드 # print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # print(train.shape, test.shape) 다른 분들 모범 코드입니다¡ data = pd.concat([train,test]) data = pd.get_dummies(data) train = data.iloc[:len(train)] test = data.iloc[len(train):]
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")
