EDA 단계에서 age, cabin에서 결측치가 있다는 것을 알았는데 혹시 이건 따로 처리를 하지 않아도 되는건가요? y = y_train["Survived"] # sex만 원핫인코딩 됨 features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"] X = pd.get_dummies(X_train[features]) test = pd.get_dummies(X_test[features]) -> 이 4개 컬럼을 원핫인코딩 하셨는데 혹시 이 컬럼들을 선택한 기준이 있을까요? object가 아닌 열도 포함되어 있어서요 ! 나머지 cabin이나 embarked 같은 문자 데이터는 인코딩 안해도 되나요?
질문이 사실 두 개 있어요. 제목처럼 RandomForestClassifier, RandomForestRegressor 를 작업형2 에서 구분하여 사용하는 기준은 뭔가요?? 타겟이 수치형, object 형에 따라서도 아닌거 같아요.. 6회 기출유형 작업형2 문제풀이에서 # 최종 제출 파일 rf.fit ( train , target ) pred = rf.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'pred' : pred }) submit.to _csv ( "result.csv" , index= False ) 이렇게 적었는데, rf.fit (train, target) 이 아니라 rf.fit (X_tr, y_tr) 아닌가요??
토마토 예제 이원분산분석에서 상호작용을 * 로 간단하게 표시할 수 있다고 했는데아래 코드 실행하면 상호작용의 자유도는 6으로 나옵니다. 그런데 원래 " :" 식으로 표시하면 자유도가 4입니다. 어떤 차이가 있는가요?model = ols('토마토수 ~ 종자 * C(비료)', data = df).fit()anova_lm(model)
유의수준 0.05보다 크므로 기각역이 커서 귀무가설을 기각할 수 있으므로, 귀무가설 채택(정규분포를 따르지 않는다) 아닌가요? 숫자가 축약이 되서 저렇게 표시되었다는 말씀같은데 매번 pvalue를 다시 산출하고 하는 과정이 필요하다는 말씀이실까요? 이후 검산에서 0.00000000~2 로 나오는게 있던데 시험에서 이런경우 0.05보다 크다 작다가 아니라 기재하신 {}.format 이런 함수를 꼭 작성해봐야 pvalue를 확실하게 알수있는 건지 궁금합니다 작성하신 코드가 어려워서요
실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!
문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!
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 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 2유형의 경우 기출/모의고사 포함 정답이 정해진 문제가 아니기 때문에 여러 풀이 방법을 보여주신 거 같은데 곧 시험을 앞둔 상황에서 제가 능동적으로 코딩하는 것이 어려울 거 같아 해당 영상(작업형2 모의문제 1)처럼 시험 문제를 베이스라인/라벨인코딩으로 나누고 모델은 2개 정도만 외워 사용해서 정답을 제출해도 점수를 얻을 수 있을까요?
안녕하세요 선생님! object 데이터 인코딩을 할 때, 라벨 인코딩/원핫인코딩을 주로 사용하는 것 같은데 각각의 인코딩 방법을 사용하는 경우가 있나요? 선생님 풀이에서는 원핫인코딩을 더 많이 쓰시는 것 같던데, 빅분기에서는 원핫인코딩이 좀 더 성능이 잘나와서 그런건지 궁금합니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 replace 는 df로 다시 저장해야하는데 loc는 다시 저장할 필요가 없이 바로 바뀌는 건가요?? 저장을 다시해야하는 기준이 있나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 좋은 강의 항상 감사드립니다. 고민끝에 작업형2번은 이러한 과정으로 진행하려합니다. 오류 없이 결과는 나왔는데요. 혹시 코드에 문제있는 부분이 있을까요? 감사합니다. *수정 아래 코드 추가 from sklearn.metrics import f1_score #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.head() #test.head() #train.info() #'Gender, Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 train = train.drop("ID", axis=1) target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 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 = 2023) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 2023) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'ID' : test_ID, 'Segmentation' : pred }) submit.to_csv("0010", index=False) #import pandas as pd #df = pd.read_csv("0010") #df
강사님.. 여러 차례 수강전 문의 드리고 수강신청하였습니다. 수상 신청하자마자.. 내리 7강 까지 들었네요 문의 드릴것이 있는데요,, 우선 뉴스페이퍼 테마는 다시 도메인과 알려주시 업체 호스팅을 하고 구매를 해서 진행하려고 합니다. 먼저 앞서,, 현재 저렴한 워프 사이트가 하나 있는데,, 너무 방치하고 있어서요,, 카페24에서,, 1100원 짜리 와 도메인과 함께 구입을 해서 이것 저것 만저보다.. 현재 아무것도 못하고있는데요 섹션 4의 Generatepress Theme 부분 강의를 먼저 듣고 그것 먼저 세팅을 해도 될까요? 괜찮다면 우선 그것 먼저 세팅을 한 후에 새로이 제대로된 호스팅을 하고 테마도 사서 진행하려 합니다 카페24에 1100원의 워드프레스가 강사님께서 지급해 주신다는 Generatepress Theme 정식버젼이 잘 작동이 될까요? 아니면 바로 위에것으로 업그레이드 하고 이것 나름 데로 살려서 써야 할 것 같아서요
강의 문제를 in list로 푸는 경우의 시간복잡도를 O(n^3)라고 하셨습니다. 잘 이해가 가지 않아 질문드립니다. for loop로 n개의 nums 모든 요소 순회 => O(n) list에 대한 in 연산 수행 => O(n) 최소 한 번은 수행 2번 이상의 경우 while문에서 시간복잡도 계산 in 연산 수행의 반복을 while문으로 수행 worst case => O(n) [1, 2, 3, 4]의 경우 n-1, n-2, n-3, n-4번 수행 이걸 O(n)으로 취급하는건가요? 1. nums의 모든 요소에 대해 항상 while문이 O(n)으로 동작하지 않고 최악의 경우에도 n-1, n-2, n-3, ... 1로 줄어들지 않나요...? 아니면, 2. for loop로 n번 순회하면서 while loop는 n-1, n-2, n-3번 수행하게되니 두 반복문에 의한 시간복잡도는 등차수열 합의 공식에 근거해 최종적으로 O(n^2)가 되고 이 때 매번 반복하는 in연산도 O(n)이니 최종 시간복잡도는 O(n^3)다. 로 이해하는건가요? 19:47 설명 중 어떻게 while이 모든 경우에 n번 수행될 수 있는건지 궁금합니다...
