학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 target 값은 절대로 절대로 인코딩해서는 안되나요? ? 그냥 아묻따 전처리 때 분리하는 것이 가장 좋겠죠??
안녕하세요 선생님! 2번문제에서 1~6학년까지의 학생수 합을 구하고 그걸 교사수로 나누는 부분에서 이렇게 강의와 똑같이 코딩을 하였는데 sum() 아래의 식이 출력되면서 실행할 때마다 전체학생수가 계속 늘어나더라구요,, 이건 왜 그런걸까요? sum식을 한번 써주고 주석처리해야하는걸까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시계열데이터 변환시 (to_datetime) format을 형식 질문드립니다 년도, 월, 일 을 나눈는 기준이 %인거같고 사이사이 형식(월,-,/)과같은걸 어디에 넣는지와와 순서가 헷갈려서요 강의시 데이터중 data5컬럼은 변환시 바로 잘바뀌었는데 만약을위해 format을 쓴다면 df['Date4'] = pd.to _datetime(df['Date4'],format = '%d-%m-%Y') 오류가 납니다. 같은 방식으로 DateTime3, DateTime4 도 format을 사용시 어떻게 사용해야할지?? 머가 문제인건지?? 해결 방법을 여쭙니다
안녕하세요, 아래와 같이 코드 작성중 submit을 넣고 실행을 누르면 아래와 같은 typeerror가 발생하게 됩니다. 원인이 무엇인가요? TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-47-f9877fb2effc> in <cell line: 71>() 69 70 pred = rf.predict(test) ---> 71 submit = pd.DataFrame({ 72 'pred' : pred 73 }) TypeError: 'dict' object is not callable # 머신러닝 학습 및 평가 - 랜덤포레스트 from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2022) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) # f1 score 예측 시 클래스로 나누기 확정된 값들을 원함, predict로 예측 f1_score(y_val, pred, average='macro') # 실제값 y_val // 다중분류에서는 average='macro' 변수 넣어줘야함 # 0.9067668646482205 # print('===================') # LightGBM # import lightgbm as lgb # lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) # lg.fit(X_tr, y_tr) # pred = lg.predict(X_val) # f1_score(y_val, pred, average='macro') # # 0.9319703995747777 # # 예측, 결과파일 생성 # # test 예측 - pred에서 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred })
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = rf.predict_proba(X_test[cols]) 여기에서 마지막 csv 파일 만들때 X_val에서 X_test로 변경한게 잘 이해가 안됩니다..! 예측 및 평가는 X_val로 하고 파일을 만들때는 X_test로 해야되는걸까요..?
안녕하세요! 2유형에서 질문이 있는데요, 범주형 변수 인코딩 시 고유값이 많을 경우에, cols = [ ] 로 고유값이 적은 범주형 범수칼럼과 수치형 변수 칼럼을 선택한다음, 원핫 인코딩해서 진행해도 괜찮을까요? (고유값 많은 범주형 칼럼을 아예 버리고 진행) 배운대로 하이퍼파라미터 튜닝(n_estimators, max_depth) 해서 높은 점수가 나온 모델을 택해서 적용, 제출하려하는데, 그냥 베이스라인을 제출하는게 안전하다는 말을 들어서 혼동이 됩니다... 답변해주시면 감사하겠습니다!
강의에서 object 형을 astype을 통해서 카테고리로 변경하셨는데 혹시 이것도 인코딩에 포함되는 건가요? 작업형2에서 랜포와 lightgbm 둘다 사용하려고 하는데 레이블. 원핫인코딩 대신에 문자열 자료를 카테고리로 바꾸고 랜포를 써도 될까요?? 아니면 lightgbm 한정으로 가능한건가요?
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
Exercise 40번 질문(영상시간 15:13) 안녕하세요! 반복문 안에서 바로 reverse()함수 사용하여 역방향으로 만들어 실행해보려고 했는데 오류가 나네요..! 아래와 같은 코드로 실행했는데 왜 오류가 날까요~? for i in data.reverse(): print(i)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df['f5'] = scaler.fit_transform(df[['f5']]) # print(df) df_top = df.sort_values('f5',ascending=False) df_bottom = df.sort_values('f5',ascending=True) # print(df_top) df_top5 = df_top.iloc[int(len(df_top)*0.05)-1,-1] # print(df_bottom) df_bottom5 = df_bottom.iloc[int(len(df_bottom)*0.05)-1,-1] print(df_top5+df_bottom5) 저는 코드를 이렇게 작성해서 답이 동일하게 나오긴 했는데 sort를 써서 좀 복잡해진 느낌이 없지않아 있어서요 quantile을 쓰면 자동으로 정렬이 된 후 해당하는 퍼센트 값을 return해주는건가요? 상위 몇퍼센트, 하위 몇퍼센트라는 문구를 보면 quantile를 그냥 쓴다고 생각하면 될까요?