학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 lightBGM에서 분류, 회귀 둘 다에서 random_state, max_depth, n_estimator 쓰는 것는 동일한가요??
안녕하세요 강사님! 2유형에서 걱정되는 부분이 있어서 질문드립니다! 2유형 train_test_split 으로 검증 할 때, test_size 값 범위를 최대 몇 프로까지 제한하는게 좋을까요? 랜덤포레스트 기준 하이퍼 파라미터 값들의 권장하는 최대 범위를 알고 싶습니다. (max_depth, n_estimators) 어느정도 범위까지가 괜찮을지 감이 잘 안오네요 ㅠ 과적합을 고려했을 때 권장하는 범위가 있을까요? 오늘도 질문 읽어주셔서 감사합니다!
질문이 있습니다 ipynb 파일에서는 잘 작동하는데 .py파일에서는 작동이 안됩니다 네이버 로그인까지는 잘 가지는데 다음 동작 드롭다운 메뉴 클릭할때 동작이 되지않습니다 혹시 파란색창 부분이 떠서 문제일까요?F12 켜고 CSS_SELECT를 찾을수도 없습니다.콘솔창에는 아무런 오류도 나오지 않구요 뭐가 잘못됬는지 잘 모르겠습니다. from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip user_id = "본인아이디" user_pw = "본인비밀번호" # 크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() # 원하는 페이지로 이동 driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) # 아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#id") pyperclip.copy(user_id) id.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#pw") pyperclip.copy(user_pw) pw.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#log\\.login").click() time.sleep(2) # 로그인 후 페이지가 로드될 때까지 기다림 # main = driver.window_handles # print(main) # for i in main: # if i != main[0]: # driver.switch_to.window(i) # driver.close() # driver.switch_to.window(main[0]) # 드롭다운 메뉴 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#account > div.MyView-module__my_menu___eF24q > div > div > ul > li:nth-child(1) > a > span.MyView-module__item_text___VTQQM").click()
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 결측치 처리하고 인코딩 하고서 lightgbm 사용해도 문제 없을까요? 그리고 하이퍼 파라미터 전부 적용하고 verbose 써주려고 할 때 괄호 안 순서가 있나요 ? ex. (random_state=, max_depth=, n_estmators=, learning_rate=, verbose=-1)??
평가지표 이진분류에서 rou_auc를 사용하는 경우 실제값이 문자로 주어졌을 때는 어떻게 하나요? 강의자료에는 roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_prob_str[:,1]) 로 작성되어 있는데, y_true_str으로 작성하지 않고, y_true로 변경해서 작성해주어야 하나요? y_true_str으로 변경하면 값이 0.47 정도로 낮아지는거 같아요.
정답 구할 때 이 강의에서는 하드코딩 하지 말라고 했는데 질문들 보면 작업형1 에 답 적는 곳이 있어서 코드 상관없이 눈으로 결측치 많은 컬럼 확인 후 그냥 적어줘도 된다고 하더라구요 하드코딩 하지 말라고 한 이 강의 제작하실 때는 작업형1 제출할 때 코드로 제출하는 형식이었나요?
cond=df['age'] <=0 df=df[~cond] 으로 0이거나 음수인값들을 제거를 한건데 첫작성) cond = df['age'] == round(df['age'],0) 수정작성) cond = df['age'] != round(df['age'],0 df=df[cond] 여기서 추가로 라운드로 0인값들을 제거한건가요? 첫작성 수정작성 하신 이걸 하신 이유가 뭔지 잘 이해가 안됩니다. 그리고 보시면 처음부터 cond 라는 변수를 수정작성까지 두번세번쓰면서 변수 내용이 계속 바뀐거 같은데 그 이유는 뭘까요 선생님~
수업을 따라하던중 아래와 같이 발생됩니다. 원인을 알수가 없어서 후속 수업관련 따라하기가 곤란하테요ㅠㅠ import requests as req req.get(" https://www.naver.com") 상기와 같이 입력후 "Response [200]" 이라고 나타나지 않고 아래와 같이 나타납니다. 뭐가 잘못된건지 알수가 없어서 질의합니다. --------------------------------------------------------------------------- SSLCertVerificationError Traceback (most recent call last) File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py:468, in HTTPConnectionPool._make_request(self, conn, method, url, body, headers, retries, timeout, chunked, response_conn, preload_content, decode_content, enforce_content_length) 467 try: --> 468 self._validate_conn(conn) 469 except (SocketTimeout, BaseSSLError) as e: File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py:1097, in HTTPSConnectionPool._validate_conn(self, conn) 1096 if conn.is_closed: -> 1097 conn.connect() 1099 if not conn.is_verified: File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\connection.py:642, in HTTPSConnection.connect(self) 634 warnings.warn( 635 ( 636 f"System time is way off (before {RECENT_DATE}). This will probably " ~ 중간 생략 ~ File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\util\retry.py:515, in Retry.increment(self, method, url, response, error, _pool, _stacktrace) 514 reason = error or ResponseError(cause) --> 515 raise MaxRetryError(_pool, url, reason) from reason # type: ignore[arg-type] 517 log.debug("Incremented Retry for (url='%s'): %r", url, new_retry) MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='www.naver.com', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006)'))) During handling of the above exception, another exception occurred: SSLError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1 ----> 1 req.get("http://www.naver.com") File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\requests\api.py:73, in get(url, params, **kwargs) 62 def get(url, params=None, **kwargs): 63 r"""Sends a GET request. 64 65 :param url: URL for the new :class:`Request` object. (...) 70 :rtype: requests.Response 71 """ ---> 73 return request("get", url, params=params, **kwargs) File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\requests\api.py:59, in request(method, url, **kwargs) 55 # By using the 'with' statement we are sure the session is closed, thus we 56 # avoid leaving sockets open which can trigger a ResourceWarning in some 57 # cases, and look like a memory leak in others. 58 with sessions.Session() as session: ---> 59 return session.request(method=method, url=url, **kwargs) ~ 중간 생략 ~ File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\requests\adapters.py:517, in HTTPAdapter.send(self, request, stream, timeout, verify, cert, proxies) 513 raise ProxyError(e, request=request) 515 if isinstance(e.reason, _SSLError): 516 # This branch is for urllib3 v1.22 and later. --> 517 raise SSLError(e, request=request) 519 raise ConnectionError(e, request=request) 521 except ClosedPoolError as e: SSLError: HTTPSConnectionPool(host='www.naver.com', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006)')))
맥북 M1 pro 입니다. 저는 다음과 같은 방법으로 nbextensions 활성화가 가능했었습니다. conda update --all conda install -c anaconda notebook conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions 터미널에서 위 3개를 순서대로 실행 후 jupyter contrib nbextension install --user 여기까지 실행하시고 Anaconda Navigator 를 켜시고 jupyter notebook 을 확인해보시면 버전이 6.5.7 로 바뀌어있을겁니다. 근데 실행하면 mac command tool 이 없니 뭐니 에러가 발생합니다.. 여기서 우측상단 설정 아이콘을 클릭하셔서 Update application 을 한 번 실행해주시고 업데이트 완료 후 다시 jupyter notebook 을 실행 하시면 nbextensions 가 잘 나옵니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 강사님 작업형2 모의문제1 제출과 관련하여 질문드립니다. 질문 1. 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall)을 구하시오 작업형2의 경우 채점 시 코드는 보지 않고 csv 파일만 보는 것으로 알고 있는데 이 평가지표를 모두 다 구해야 하나요? 학습 차원에서 넣으신 문항인지, 실제 시험에서도 채점 대상에 들어가는 문항인지 궁금합니다. 질문 2. 5개의 평가지표로 평가 후 마지막에 예측할 땐 predict_proba를 사용하셨는데 이유가 궁금합니다. 5개의 지표 중 roc_auc_score의 수치가 가장 높아서 사용한 것인지, csv 예시에서 예측값이 확률 형태로 나와있어서 사용한 것인지 궁금합니다. 또한, predict 사용 시 감점되는지도 궁금합니다. 감사합니다.
작업형 2 모음집 하는 도중 마지막 데이터 제출 데이터 파일 생성시 다음과 같은 오류가 나는데 왜 그럴까용..? [코드] #전처리 스케일링 target = train.pop('total') #원핫 print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) teset = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) #분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state=0) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #모델평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor() rf.fit (X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): mse = mean_squared_error(y_true,y_pred) return mse **0.5 result = rmse(y_val, pred) #테스트 제 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv", index=False) [오류내역] --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-e536b293909d> in <cell line: 68>() 66 67 # 7. 예측 및 결과 파일 생성 ---> 68 pred = rf.predict(test) 69 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 70 submit.to_csv("result.csv", index=False) 3 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py in _check_feature_names(self, X, reset) 479 ) 480 --> 481 raise ValueError(message) 482 483 def _validate_data( ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - branch - city - customer_type - day_name - gender - ... Feature names seen at fit time, yet now missing: - branch_A - branch_B - branch_C - city_Mandalay - city_Naypyitaw - ...
안녕하세요? 모든 강의 다 듣고, 한 강의만 못 듣고 있는데요. 12. DB 기출입니다. 영상을 아무리 이렇게 봐도 저렇게 보고, 해상도를 720으로 최고로 높여 보아도 흐려서 문제를 볼 수도 없습니다. 화질이 너무 심한데, 해상도 해결할 방법이 전혀 없나요? 이미지 추가 합니다.. 이거 문제 보라고 올려 주신건지요...?
rms 평가 값이 작을수록 더 좋은 모델 인거 일까요~? 아래와 같이 결과가 나왔는데 XGBRegressor가 가장 좋은 모델 일까요??? RandomForestRegressor 1320.1181960644112 lnear regression 2637.903981035919 RandomForestRegressor 1872.108397828074 max_depth=5 XGBRegressor 1269.7677864640748
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 섹션13 4회 기출문제 작업형2 관해 질문이 있습니다. 저는 object 컬럼을 LabelEncoder를 해주었는데 예측값이 1,2,3,4 분류가 나오지 않고 소수점이 나옵니다. 이럴때는 어떻게 해야 하는거 인가요?? 제 풀이가 잘못된 부분이 있나요? 이렇게 프린트를 해보면 [2.22 2.566 2.57 ... 1.84516667 2.79 2.95 ] 이렇게 나옵니다.... 뭐가 잘못 되었나용?ㅠㅠ y = train['Segmentation'] train = train.drop(['ID', 'Segmentation'],axis=1) test_id = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestRegressor(random_state=2022) rf.fit(train, y) pred = rf.predict(test) print(pred)
안녕하세요 2과목 관련해서 문의드리고 싶어 글을 남깁니다. 2과목은 사실상 과대적합이 걱정되어 일단 널값 전처리 해주고 수치형 데이터만 뽑아 인코딩과 파라미터 없이 랜덤포레스트 돌려주고 평가하고 제출하려 하는데 라벨인코딩, 원핫인코딩, 스케일링 해주어야 더 나을까요 ? 혹시나 하게 되어 과적합이 떠서 0점이 나올까 걱정이 되서 어떻게 해야할지 문의드립니다.