기출 3회 작업형 2에서 피처엔지니어링 전 df.select _dtypes(exclude = "o").copy() .... 로 트레인 데이터와 테스트 데이터를 수치와 범주형으로 나눈 후 수치형 MinMaxScaler 범주형 원핫인코딩으로 각각 피처링을 하셨는데 이때 수치형을 보면 cols = ["A", "B"...]로 오브젝트형을 지정하셨더라구요. 피처엔지니어링때 cols =[ ] 를 별도 지정하더라도 위 데이터를 나누는 과정이 필수일까요?? 아래처럼 해도 되면 concat도 필요없을거 같아서요. 예) df.select _dtypes(exclude = "o").copy() << 이과정없이 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() cols = ['Age', 'FamilyMembers'] train[cols] = scaler.fit _transform(train[cols]) test[cols] = scaler. transform(test[cols]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['Nationality'] for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit _transform(train[col]) test[col] = le.transfrom(test[col])
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]
터미널에서 conda activate가 되어 있는 경우에는 conda 설치 위치의 bin을 참조하게 되더라구요. 그래서 강의를 따라서 설치 후 서버를 실행하면 /USERS/{유저}/opt/ananconda3/~~ 를 계속 참조해서 오류가 발생합니다. 이런 경우엔 conda 가상환경을 꺼주시면 정상적으로 동작합니다. conda deactivate mysql.server start
선생님! 6:05초에 logit("종속변수 ~ 독립변수 + " ) 넣어줄때요, 종속변수는 문제에서 생존여부(Survived)를 예측하고자 한다고 했기때문에 종속변수가 되는걸까요? 아니면 문제 1번에서 Gender 와 Survived 간의 독립성 검정을 한다고 했을때 문제 2번에 Gender가 독립변수인게 적혀있기 때문에 Survived 는 자동으로 종속변수가 되는걸까요? 종속변수를 어떻게 확인해야 하는지 잘 모르겠습니다!
마지막 RAG 강의에서, 첫번째 명령문을 실행시키면, !pip install -q langchain langchain-openai tiktoken chromadb typer 호환과 관련된 에러가 발생합니다. ===================== ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. spacy 3.7.4 requires typer<0.10.0,>=0.3.0, but you have typer 0.12.3 which is incompatible. weasel 0.3.4 requires typer<0.10.0,>=0.3.0, but you have typer 0.12.3 which is incompatible. ===================== ChatGPT를 통하여 여러 해결방안을 제시받아 시도해 보았는데 해결이 되지 않습니다. 손쉬운 해결 방법이 있을지요?
파이썬 동시성 프로그래밍 : 데이터 수집부터 웹 개발까지 (feat. FastAPI, async, await)
수업대로 127.0.0.1:8000/items/{id} 를 넣었는데 starlette.routing.NoMatchFound: No route exists for name "static" and params "path". internal Server Error 가 나옵니다 ㅠ BASE_DIR, directory 모두 수업대로 다 입력했습니다. 구글링을 해도 방법을 찾질 못해서요.
안녕하세요. as로 명명하는 것에 관해 질문드립니다. "2-5. 집계(GROUP BY + HAVING + SUM/COUNT)"에서 선생님께선 다음과 같이 쿼리를 작성해주셨는데요. select type1, count(id) as cnt from `basic.pokemon` group by type1 having cnt >= 10 order by cnt desc count(id)를 cnt로 명명한 후, having과 order by에서 그 별명을 이용하여 간단히 입력하신 걸 이해했습니다. 여기서 sql에 익숙해지고자, 여러 시험을 해보았는데, 다음과 같은 쿼리도 같은 결과를 출력할 수 있었습니다. select type1, count(type1) as cnt from `basic.pokemon` group by type1 having count(id) >= 10 order by count(kor_name) desc select 내의 count 괄호 내에는 type1 열을 불러 읽고, having 내의 count 괄호 내에는 id 열을 불러 읽고, order by 내의 count 괄호 내에는 kor_name 열을 불러 읽고, as로 select 내의 count 함수를 따로 명명해주었지만 그 별명을 사용하지는 않았습니다. 즉, 각 count 함수의 변수를 모두 전혀 다른 것들을 불러 읽는 엉망진창(...)으로 만들어 보았는데요. 그럼에도 불구하고, 문제 없이 같은 결과가 출력된다는 것은, as는 입력 간편화를 위해 이용하는 것이니, 명명을 하더라도 이용하지 않아도 출력상 문제는 없다고 이해해도 될까요? 그리고 count 내 변수를 랜덤하게 지정해도 같은 결과가 나옴에도 불구하고, id 열을 변수로 쓰는 이유는, 실무에서는 값이 누락되어 있을 가능성이 있을 열이 아닌, 하나의 row마다 반드시 값이 주어지는 열(=id 열)을 쓰는 것이 잘못된 집계를 피하기 위함이라고 이해해도 될까요? 글이 길어졌지만, 답변을 기다립니다. 미리 감사합니다.
안녕하세요. 3-4 피쳐엔지니어링에 인코딩 부분에서 질문이 있습니다. 파일에선 범주형 칼럼을 추출하기 위해 X_train.columns[X_train.dtypes == object] 를 사용했는데 cols = X_ train.select _dtypes(include= "O").columns 로 해도 동일하게 작업이 가능한가요? 최대한 단순하게 외우고 싶어서 이게 가능하다면 select_dtypes() 사용하는걸로 외우려고요
4회 기출 유형(작업형2)까지 수강하였을 때, 제가 이해한 내용은 다음과 같습니다. <모델의 성능을 평가하는 방법> 데이터 분리 (X_tr, X_val, y_tr, y_val) → 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 평가 (f1 score, roc_auc_score 등) 하이퍼 파라미터 튜닝의 값을 조절해가며 평가 점수 확인 데이터 분리 없이, 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 교차검증 (cross_val_score) 이때 질문드립니다. 제가 이해한 대로, 모델의 성능을 평가하는 방법이 위의 2가지가 있는게 맞을까요? 강사님이 영상에서 교차검증을 사용한 이유는 문제에서 평가 방식을 '평가: Macro f1-score'라고 제시해주었기 때문인가요? 혹시 실제 시험 상황에서 평가 방식을 제시해주지 않는다면, 위의 2가지 방법 중 어떤 것을 사용해도 상관이 없는건가요?
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
section 9 듣다가 피벗테이블 질문있어요 코드 : doc_covid2 = pd.pivot_table(doc_covid, index=['Country_Region'], values=['Confirmed'], aggfunc={'Confirmed': 'sum'}, fill_value=0, margins=True, margins_name='Total' ) 같은 경우 말그대로 doc_covid 에서 피벗테이블을 만드는데 Country_Region 에 대해서 Confirmed 를 더한 값을 컬럼으로 만드는 내용이잖아요 혹시 여기서 열을 추가 하는게 가능한 건가요?? Confirmed의 median 값을 컬럼으로 만드는 열을 추가 하고 싶은데 가능한건지요 ... 라고 질문글을 썼는데 혹시 몰라 그냥 구글에 검색하니까 aggfunc=['sum','median'] 이라 쓰면 됐었네요... 다른 분들에게도 도움 되시라고 그냥 남깁니다.
합계, 길이, 개수 이런식으로 문제에 명시되지 않고 데이터 수를 구하여라 이런 식으로 적혀있을 때, sum이 사용된 적도 있고 len이 사용된 적도 있는데 sum(), len(), count() 각각 언제 사용되는지 궁금합니다 수치형, 범주형에 따른 사용 가능 여부 차이도 있나요??
1. WITH 사용하지 않고 FROM으로 묶은 후 쿼리 작성 이어나가기 2. WITH 사용하기 안녕하세요. 위의 두 경우 모두 쿼리 결과는 동일하게 나오는데, WITH를 사용하는 정확한 이유가 오로지 가독성을 위한 것인지, 용량에도 차이가 생기는 것인지 궁금해 질문드립니다. (개인적으로는 문제를 풀 때 바로 묶는 것이 더 편하기 때문에 여쭤봅니다.!)
