안녕하세요 RMSE나 어렵다면 MSE를 사용하면 된다고 하셨는데요 from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true,y_pred) : 1. 사이킷 런에서 mse 를 불러왔는데 다음줄에서 def rmse를 사용하는 이유가 무엇인지 모르겠습니다 2. 그리고 y_true, y_pred 라는 변수를 트레인_테스트 분리 한적이 없는데 이건 어떤걸까요? mse = mean_squared_error(y_val,pred) 이 부분은 다른 한가지 방법으로 푼것과 동일하고 이해가 가는데요 return mse **0.5 result=rmse(y_val,pred) 3. 이건 단순 암기?;;의 영역으로 보면될까요? mse로 풀면 된다고 하셨는데 결과는 rmse로 출력하고 있는 것 같고 rmse/mse가 혼재된상태로 코드를 작성하는거같아서요 print('/n rmse:',result) mse방식으로 통일된 형태(조금더 쉽게,,)로 평가하는 방법이 있을지 궁금합니다 감사합니다
선생님 안녕하세요 개정2판으로 책과 함께 다시 강의를 듣고있습니다 5장 회귀p.325에서 단순회귀그래프를 그리는데 맨 마지막의 그래프가 나오지 않으면서 범주형변수의 order관련해서 typeError 를 보이고 있습니다. 일단, 보스턴 주택가격 데이터는사이킷런에서 삭제되어서 다른방식으로 로딩해서 만들었습니다. 시본그래프가 왜ax= axs[row][col] 부분에서 마지막객체가 비어있는데 왜그럴까요? 더운여름 건강 조심하시고, 정말 훌륭한 강의 감사드립니다. boston_1 = datasets.fetch_openml('boston', return_X_y= True) bostonDF = boston_1[0] bostonDF['PRICE'] = boston_1[1]
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection import train_test_split train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") #3500 test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") #2482 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #print(train.isnull().sum().sum()) cols = ['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target = train.pop('성별') #용자 코딩 #print(train['성별'].value_counts()) #여2남1 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) xtr,xval,ytr,yval = train_test_split(train[cols],target,test_size = 0.2, random_state = 0) print(xtr.shape,xval.shape,ytr.shape,yval.shape) rf = RandomForestClassifier() rf.fit(xtr[cols],ytr) pred = rf.predict_proba(xval[cols]) pred = rf.predict_proba(test[cols]) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) result=pd.read_csv('result.csv') print(result.shape) print(result.head()) 강의에서처럼 마지막 제출 pred 변수 만들 때 rf.predict_proba(test) 하니까 안만들어져서 rf.predict_proba(test[cols])로 생성했는데, 맞게 코딩한건가요?
안녕하세요 콘솔에서 리소스를 생성하는건 익숙하지만, 테라폼은 이제 막 시작한 경우라면 1, 2번 중 어떤게 더 테라폼 동작 구조를 파악하면서 이해할 수 있는지 궁금합니다. 모듈 사용없이 각각의 리소스.tf 을 생성하고 타 리소스에서 참조가 필요한 항목들만 output으로 출력하여 배포 처음부터 모듈 형태로 작성하여 배포 aws 콘솔로만 주로 작업을 했다보니 리소스들의 옵션은 문서를 보면 어느정도 이해할 수 있는 정도이고, 테라폼 사용 경험은 폴더 분리 없이 한 폴더 내의 resource.tf ( ecs.tf , ecr.tf ) 를 모두 생성하고 배포해본 정도만 있습니다. 모듈은 경험x
선생님 강의중 2회 2유형 문제 강의중 X_train 과 y_train 그리고 X_test 까지 총 데이터가 3개가 주어진 문제에서 df = pd.concat([X_train,y_train[' Reached.on.Time_Y.N']], axis =1) 로 데이터를 합쳐주셨는데 이러면 검증데이터분리 부분에서 (target = df.pop(' Reached.on.Time_Y.N')으로 타겟데이터를 뺐을때) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(df, target, test_size = 0.2, random_state = 1) 이렇게 합친 데이터를 사용해서 분리해도 문제가 없을까요?
다른 질문에 답변주신 내용에 대해서 추가 질문하려고 합니다. train에는 있는데, test에 없다면 라벨인코딩 가능 test에는 있는데 train에는 없다면 데이터를 합쳐서 라벨 또는 원핫 인코딩 가능 이거에 대해서 부가 질문이 있습니다. 데이터를 합친다는게, Target Column Pop한다음 개수 일치시킨 다음, concat으로 합친다는 의미인거죠?(axis=0) 그다음 원핫인코딩이나 라벨인코딩을 하고, 원래 Test Data의 수를 iloc나 loc로 분리해서 이후 작업을 진행하라는 의미인건가요??
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 코드1에서 train데이터의 수치형데이터 cols만 사용하는 이유는 뭔가요?cols로 안하고 전체 데이터로 돌리면 오류가 납니다.시험에서도 수치형데이터만 사용하나요?
연도별로 총 범죄 건수(범죄유형의 총합)의 월평균 값을 구한 후 그 값이 가장 큰 연도를 찾아, 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하시오. (반올림하여 정수로 출력) 2020: 11, 2021: 9, 2022: 12, 2023: 9, 2024: 9 다음은 각 해당 년도별로 존재하는 월 데이터의 갯수입니다. 12개가 아니고 누락된 데이터가있더라구요 df['tot'] = df.loc[:,'강력범죄':'교통범죄'].sum(axis=1) df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'],format = '%Y년 %m월') dict = df.groupby(df.날짜.dt.year)['날짜'].count() df.groupby(df.날짜.dt.year)['tot'].mean() 저는 다음과 같이 코드를 작성하였는데 풀이노트북엔 / 12로 되어있더라구요,,, 뭐가 맞는건가요? mean으로하면 sum / 전체갯수 니까 값이 다른부분에 대해선 인지하고있습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 안녕하세요 선생님 범주형 변수를 C()로 감싸주는 부분 관련하여 질문드립니다. model = logit("Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() Gender는 범주형 변수이지만 숫자가 아닌 object형이니깐 아래코드처럼 C()로 묶지 않아도 되는지 궁금합니다. model = logit("Survived ~ Gender + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() 회귀, 로지스틱 회귀: 범주형변수이지만 숫자인 값에만 C() 분산분석: 안전하게 모두 C() 이해한 내용이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다. 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
