print('rmsle: ', mean_squared_log_error(y_val, pred)) 이 코드를 실행할 때, 해당 오류가 나옵니다. Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values. 궁금한 것이, 회귀모델을 사용할 때 pred에서 음수값이 나오면 어떻게 처리하면 되는지 궁금합니다. 사실 y_tr 통계값에서 min값이 0이기 때문에 예측 모델에서 음수값이 나오면 안된다고 생각하는데 혹시나 나오게 되면 어떤식으로 전처리를 해야하는지 궁금합니다. 또한 선생님이 실행하신 랜덤포레스트 모델에서 r2_score가 0.77정도 나오는데 저는 같은 과정으로 해도 0.24정도 나와 차이가 큽니다.. 완전히 같을 순 없지만 비슷해야한다고 생각하는데 너무 차이가 나서 저의 코드가 잘못되어 그런것일지 궁금합니다.
주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) 여기서 제가 이해한 바로는 80퍼센트 데이터만을 활용하여 중앙값을 도출하고 그것을 통하여 f1컬럼을 채워넣고 전체 f1컬럼의 전후 표준오차를 계산하라고 이해하였습니다. 문장을 여러번 읽어보아도 80퍼센트 데이터 활용의 정의가 모호한거 같은데요(80퍼센트 데이터를 활용해 중앙값으로 채우기 / 전후 표준오차 구하기 인지 80퍼센트 데이터를 활용해 중앙값 채우고 전후 표준오차 까지 구하기인지) 이런 경우 감독관에게 그 범위를 질문을 할수 있나요? 자의적으로 시험장에서 판단하기 힘든것 같아 질문드립니다.
사진과 같이 제출하라고 했는데 보통이제 모델을 통해 예측을 한 결과는 test내의 id가 뒤죽박죽 이 된상태가 일반적입니다. 아래는 저의 결과물입니다. 그런데 제출할떄 index가 정렬되지 않아도 상관없는지, 혹은 반드시 정렬해야하는지, 또는 문제에서 요구할떄만 정렬하는지에 대해 문의드립니다. 감사합니다. +추가로 문의드립니다 문제 분석결과 인덱스를 고유번호인 Unnamed 0 가 아닌 test.index를 사용하여 submit을 구성하였는데요 이러면 어떤 컬럼이(고유번호)가 학습되었는지 정보가 없는 문제가 발생하지않나요? 혹은 인덱스는 전혀상관없나요?(단순히 채첨할떄 pred값의 순서를 통해서 채점하는 형식임을 질문)
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 강의에서 volatile을 적용하지 않은 예제에서 MyTask flag값을 false로 바꾸고 count값을 출력했는데 이때 MyTask Thread의 캐시메모리에있는 값을 메인메모리로 업데이트하고, Main Thread는 메인메모리에있는 count값을 캐시메모리에 동기화해서 갖고온걸까요? 출력할 때 컨텍스트 스위칭이 일어났다고 가정하면, 1_100_000_000이 출력될거라 생각했는데 궁금해서 질문드립니다!
회귀/분류 문제 구분할때 평가지표를 보고 구분을 하는건가요? 예를 들어 f1_score로 평가하시오. -> 분류구나! MAE로 평가하시오. -> 회귀구나! 이렇게 구분하면 될까요?? 3회차 기출문제 풀고있는데 평가지표 얘기가 없어서 이게 회귀인지 분류인지 구분을 못하겠어서 여쭤봅니다. (결과가 proba사용한 확률값인거 같아서 roc_auc_score밖에 못 사용하겠구나 -> 분류라고 생각했습니다.) 아 그리고 proba 사용해서 결과에는 양의 값(1)의 확률을 넣으시라고 했는데 이때 print(rf.classes_) 이거를 사용해서 1의 위치가 왼쪽인지 오른쪽인지 확인해야 되나요??
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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 저는 memberForm을 생성해서 뷰로 전송 -> 뷰에서 memberForm을 setter로 채움 -> 채운 memberForm을 post요청에 함께 전송 으로 이해했습니다. 근데 create에서 받은 memberForm하고 createForm에서 받은 memberForm하고 다른 객체로 나옵니다. 어디 부분이 잘못됐는지 알고싶습니다.
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.
