고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
https://www.itworld.co.kr/news/302737 안녕하세요! 파이썬 공부를 위해 강사님의 강의를 열심히 듣고 있는 학습자입니다. 다름이 아니라 Python GIL에 대한 공부를 더 하고싶어 검색을 하던 중 해당 기사를 접하게 되어서 Python's GIL 강의에 내용에서 달라지는 부분이 있는지 궁금합니다! 좋은 강의를 제공해주셔서 정말 감사합니다!
평가 데이터 분할 시 random_state를 예제와 동일하게 2022로 지정 후에 의사결정나무, 랜덤포레스트, XGBoost가 포함된 각 셀을 실행하면 강의 시 설명한 예제 pred[:10]과 값이 제가 직접 실행한 값과 다를 수 있는가요? 특히, 의사결정나무와 랜덤포레스트는 여러 번 실행하면 roc_auc_score 값이 계속 변경되는데 미세한 차이로 변경되어 채점 시 불이익 없는지도 궁금합니다. 아래와 같이 재실행 시 값이 변경되는 알고리즘을 정리했는데 맞는지 확인 부탁드립니다 재실행 시 값 변경 분류 DecisionTreeClassifier RandomForestClassifier 회귀 RandomForestRegressor 재실행 시 값 변경 X 분류 XGBClassifier 회귀 LinearRegression XGBRegressor
데이터베이스 sqlite연결하고 models.py 파일들어가서도 변경했습니다 변경하고 모델 Song 클래스 table까지 생성완료했습니다 그런데 사진과 같이 예상외 오류가뜹니다 그전까지는 핫트랙 홈페이지가 잘떳습니다 오류내용보니 전혀 건들이지 않는 views.py song.from_dic 에서 오류가 먼저 났습니다 이유를 잘 모르겠습니다...
7회 기출유형 작업형3 문제1-3 질문입니다. model = logit('gender ~ weight', data=train).fit() target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) >0.5 # (0.5보다 크면 1, 0.5보다 작으면 0) 학습 후 예측값을 넣어주는데 predict 라는 값을 그대로 넣어주는것이 아니라 조건을 넣어 True,False 의 값을 넣게됩니다. 앞전에 작업형2에서는 pred 값을 그대로 넣었는데 0.5 를 입력하여 pred 에 넣는이유는 무엇이고 0.5 는 어디에 정의되어 있는건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님~ㅎ 유익한 강의와 시험을 위한 오징어게임에도 참여중인 수강생입니다! 다름이 아니라 어제자 미션에서 fillna를 이용해서 결측치 값을 컬럼의 중앙값으로 채워야 하는 부분이 있었는데요 ? 저는 결측치가 있는 column을 따로 지정하고 for문을 사용했는데.. 다른사람의 코드를 보니 df=df.fillna(df.median()) df의 median()은 어떤 값인지 .. 결측치가 하나일때는 그 값만 채워질것 같은데... 결측치가 여러개일때는 컬럼 사용없이 자동으로 결측치가 있는 컬럼의 결측치를 채워주는건가요 ?
안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다. 문제 풀이 중에 질문이 있어서 문의 남깁니다. 작업형 1 모의 8번 문제도 groupby 메소드를 사용하고 ( .groupby( ).sum() ) 모의 9번 문제도 groupby 메소드를 사용( .groupby( ).count() )한 다음 특정 조건의 값을 찾는 과정을 진행하는 부분에서 같아보입니다. 다만 8번 문제에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해 원하는 값을 출력했고, 9번 문제는 이걸 사용하지 않고 .index[ ] 로 사용해서 풀이를 하셧는데요. 그래서 스스로 연습해보려고 8번 문제에서는 .index[ ] 를 사용해서 풀어봤더니 ('대구', 0) 라고 나오더라고요. 9번 문제는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해서 정답인 "11"을 바로 출력 가능했습니다. 문제에서 가장 적거나(오름차순), 가장 많은(내림차순) 구하는 경우도 있지만, 몇번째 값을 찾으라는 것도 있으니 그냥 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용하는 법 하나만 외워서 풀어도 될까요?? 여러 방법을 알고 있으면 좋긴하겠지만, 제 경우는 서로 헷갈리는 경우가 있어 머리가 더 복잡하더라고요. 그래서 두 방법중에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 사용법을 외우는게 괜찮지 않을까 싶어서 여쭤봅니다. 혹시 index[ ] 를 사용하는 법이 쉬우면서 범용성이 좋다면 요령을 알려주시면 감사하겠습니다 아래는 제가 연습하면서 작성한 코드입니다. 문제9 에 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 적용해서 품 # 문제 9 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") df["subscribed"] = pd.to_datetime(df["subscribed"]) df["month"] = df["subscribed"].dt.month df = df.groupby("month").count().reset_index() print(df.sort_values("subscribed",ascending=True).iloc[0,0]) 문제8에 .index[] 사용시 출력값이 깔끔하지 않음 # 문제 8 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) df = df.fillna(method = "bfill") # << 바로 뒤에 있는 값으로 대체 method = "bfill" 바로 앞에 있는 값 대체 시, method = "ffill" # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) dfgb = df.groupby(["city", "f2"]).sum(numeric_only=True).reset_index() ## dfgb.sort_values("views",ascending=False).index[2] # 출력값 ('대구', 0) dfgb = dfgb.sort_values("views",ascending=False) dfgb.sort_values("views",ascending=False).iloc[2,0] # 출력값 '대구'
validation data나 마지막 test나 model.predict_proba()통해 확률로 결과를 얻고 나서, 평가 할때는 y_val이나 제공된 y_test 는 [0또는 1]로 구성된 배열입니다 이 경우, model.predict()로 우선 0또는 1로 예측하고 평가도 이미 주어진 y_val또는 y_test로 한 뒤 결과 제출시에만 model.predict_proba()를 사용해서 아웃풋 포멧에 맞춰야 하는것은 아닌가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래 보시면 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분하는 것은 이해가 되는데, y부터 마지막까지의 식이 왜 나오는지 이해가 안됩니다...다시 설명 부탁드립니다. # 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분 from sklearn.model_selection import train_test_split y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y, test_size=0.1, random_state=2000)
2. 데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증하기 위해 다중 선형 회귀 분석을 수행하고, 'wind'의 회귀 계수에 대한 p-value 값을 구하시오. (유의수준: 0.05) 위의 문제를 보면 wind의 회귀계수에 대한 p-value 를 구하고 답안으로 제출되는데. 앞에 나열된 전제조건은 "데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증" 은 별다른 작업이 이루어 지지 않아서 이해가 잘 되지 않아서 질문드립니다.