from sklearn.preprocessing import RobustScaler for col in col_num: rs = RobustScaler() train[col] = rs.fit_transform(train[[col]]) test[col] = rs.transform(test[[col]]) rs = RobustScaler() train[col_num] = rs.fit _transform(train[col_num]) test[col_num] = rs.transform(test[col_num]) 쌤! 커뮤니티 찾아보다가 이렇게 반복문을 쓰지 않고도 한꺼번에 스케일러를 할 수 있다는 답변을 보았는데 궁금한 점이 있어서요. 저렇게 한꺼번에 진행하면 다른 컬럼들의 영향을 받지 않나요?? 반복문을 사용하면 해당 컬럼만 고려해서 스케일러를 적용해주는데 한꺼번에 사용하면 모든 컬럼을 고려해서 스케일러가 적용되기때문에 더 성능이 안 좋아지지 않나요?? 아! 그리고 인코딩은 필수, 스케일러는 선택이란 말을 봤는데 스케일러를 해도 안 해도 성능차이는 별로 없을까요?? 그냥 인코딩만 해도 40점 받을 수 있을까요?
본 강의 문제에서, 답안제출예시가 아래사진처럼, 타겟값인 'Attrition_Flag' 수치가 0.633 혹은 0.355 이렇게 돼있는데, 제가 xgb모델을 써보니 타겟값 'Attrition_Flag' 수치가 0.00003 , 0.00078 이렇게 너무 작게 나옵니다. RandomForest 모델을 사용하면 답안 예시와 수치가 비슷하게 나오긴하나, xgb 모델이 roc 점수가 더 높게 나옵니다. xgb 모델을 사용해서 제출해도 점수에 이상이 없을까요? 답안 제출 예시 CLIENTNUM,Attrition_Flag 788544108,0.633 719356008,0.123 712142733,0.355
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] @Test public void 중복_회원_예외() throws Exception{ //given Member member1= new Member(); member1.setName("kim"); Member member2= new Member(); member2.setName("kim"); //when memberService.join(member1); //then assertThrows(IllegalStateException.class,()->{ memberService.join(member1); }); } 중복 회원 예외 테스트에서 Junit5에선 @Test(expected)를 지원하지 않는 것 같아 assertThrows를 사용하는 방식으로 변경해야한다고 하여 변경했는데 올바른 방법인지 궁금합니다. (변경한 방식으로 테스트 케이스는 통과는 하였습니다.)
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 클래스 로더 및 로딩 과정 16:00초에 질문이 있는데요. 링킹 준비 단계에서 "객체 인스턴스가 저장될 메모리 공간을 확보하고 0으로 초기화"라고 되어 있는데, 제가 알기로는 클래스 수준의 정적 필드가 기본값으로 초기화로 알고 있습니다. 객체 인스턴스는 객체가 생성 되었을 때 기본 값으로 초기화가 이뤄지고 생성자가 있을때 말씀처럼 초깃값이 다시 설정 되는걸로 알고 있는데요. 제가 잘못 이해 한걸까요.
안녕하세요 선생님, 만약 시험문제에서 1월~12월 모두 데이터가 채워져있다면 result= df.groupby('연도')['총범죄건수'].mean() 이렇게 적어도 될까요? mean()으로 계산했더니 531이라는 값이 나오고 sum()/12으로 했더니 515로 나오네요.
안녕하세요 작업형2번 풀때 결측치 처리를 해줬을때보다 안해줬을때 roc_auc 스코어가 더 높게 나오면 결측치 처리를 안해주고 답을 내는게 맞을까요? 또 train과 test split을 해줬을때보다 안해줬을때 스코어가 더 높으면 안해준 상태로 답을 제출하는게 맞을까요? 점수가 크면 장땡인지 궁금합니다!!
train과 test 모두 pd.get_dummies를 사용해서 원-핫 인코딩을 해주잖아요. 근데 만약에 그 train의 object unique 수랑 test의 object unique 수가 서로 다르면 (서로 다른 값이 존재한다면) train과 test의 열(속성) 수가 달라져서 train로 학습을 시키고 test로 예측을 할때 열(속성) 수가 달라서 오류가 뜨지 않나요?? 그러면 사전에 object 컬럼에 서로 다른 값이 있는지 확인하고 원-핫 인코딩을 진행해줘야 되나요?? -> 서로 일치하는지 알 수 있는 방법이 있을까요? 이런 오류가 생긴다면 그냥 라벨인코딩하는게 좋을까요??
안녕하세요, 기출 7회 작업형 1 문제1 질문드립니다. 스탠다드스케일을 할때, 저는 cond = df['id_assessment'] == 12 a = df[cond]['score'] std = a.std() mean = a.mean() df['standard'] = (df['score']-mean) / std b = df['standard'].max() round(b,3) 이렇게 답을 구했더니, 사이킷런 스탠다드 스케일로 구한값과 약간의 차이가 있더라구요, 만약 작업형1 시험에서 MinMaxScaler 또는 스탠다는 스케일을 하라고 문제가 나왔을 때, 사이킷런 으로 푸는 것이 정답일까요? 아니면 실제 수식을 적용시켜서 푸는 것이 정답일까요?
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
연습문제 1번 Blog와 about 메뉴리스트 출력하기 중 select_one을 이용해 하위 태그를 이용했는데 blog 라는 결과값이 중복되서 나오드라구요 하위태그의 클래스 이름이 같기 때문에 첫 번째 blog만 나오게 되는건가요? 저는 상위 태그가 다르기 때문에 별도로 blog와 about 나올거라 생각을 한것 같습니다. 설명 부탁드리겠습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 customerID 가 데이터 갯수만큼 있는지, 반복성이 있는지에 따라 삭제, 라벨인코딩을 한다고 하셨는데, 반복성이 있는지는 어떤걸 보고 판단하는건가요?
