학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요! 기출(작업형2) 한가지 방법으로 풀기 13분쯤에 print("\n ===== 카테고리 비교 =====") print(train.describe(include='O')) print(test.describe(include='O')) 이 코드가 있는데 이 코드는 회귀인 경우에만 사용하는 건가요? EDA라서 생략을 해도 되는 것 같긴 한데, 어떤 때 사용하는지 그리고 목적이 무엇인지 궁금합니다!
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 강의를 열심히 듣다가 궁금증이 생겨 문의드립니다. filed에 선언된게 String contextPath, int port 이렇게 두가지인데 factory에 set 할때는 contextPath에는 this.contextPath 그 밑 port에서는 this를 사용하지 않았습니다. this를 생략하여도 같은 필드변수를 가져오는것일까요 ? (제 생각에는 같은 필드변수를 가져온다고 생각합니다. ) 두개가 어떤 차이를 가지는지 알고 싶습니다. ( 제 생각엔 port 에도 this. 가 생략되어있다고 생각됩니다.) 질문을 읽어주셔서 감사합니다.
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!
