선생님 대부분 3유형에서는from scipy import stats 불러오구 stats.levene~ , stats.wilcoxn 이렇게 등등 다 불러오던데f_oneway만 import scipy.stats as stats 이렇게 불러오는거로 가르쳐 주시던데 from scipy import statsstats.f_oneway(그룹A,B,C) 이렇게 해도 분석이 되는거 같은데 이렇게 불러두 되나요? 어떤건 from scipy.stats as stats이고어떤건 from scipy import stats 여서 좀 헷갈리더라구요 ㅠㅠ 또 카이제곱은 from scipy.stats import Chisquare 이런형태구...from scipy import Chisquarestats.Chisquare(df['a'],df['b']) 이렇게 해두 되나요?
실전! 코틀린과 스프링 부트로 도서관리 애플리케이션 개발하기 (Java 프로젝트 리팩토링)
안녕하세요 최태현님 좋은강의 만들어주셔서 감사합니다. 제가 jpa 에서 querydsl 로 변환하려고 하는데요 ( 둘다 이번프로젝트에 처음 써봅니다.) 기존 jpa repository interface BusinessCardRepository : JpaRepository<BusinessCard, Long> 해당repository 가 있다고 가정했을때 @Component class BusinessCardRepository( private val queryFactory: JPAQueryFactory ) querydsl 전환을위해 해당 component 로된 repository 를 만들었습니다. 그래서 기존 select 로된것들은 모두 querydsl 로 수정했는데 기존 save 했던건 어떻게 수정해야할지 난감합니다. 39강강의 Querydql 사용하기에보면 bookRepository: BookRepository, bookQueryRepository : BookQueryRepository 두개다 사용하셨더라구요? 그래서 저도 별도로 두개를 사용하려다가 두개로 사용하는게 맞는지 여쭈어봅니다. 제가만든 BusinessCard Entity가 cascade = [CascadeType.ALL] 옵션이 지정되어있어 BusinessCard 가 insert 될때 BusinessCardDetail 도 같이 insert 되는구조라서 기존의 card 인터페이스를 써서 save 함수를 써야되는지 궁금합니다. 그리고 혹시 추가한 querydsl 에서 insert 구문을 써야된다면 혹시 querydsql 에서 insert 구문은 어떻게 쓰는것인지 여쭈어봐도될까요? 검색해봤는데 querysql 에서의 insert 구문은 제대로 나와있는게 없더라구요
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 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..?
