학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 영상 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 ols나 logit 후 summary로 나왔을 때, 답을 이걸 적으면 된다. 라고 하시면서 그냥 숫자를 적어주시던데. 그래도 되나요? 예) summary 값으로 p_value값이 가장 높은것은? 나왔을때, 따로 model.pvalues.max() 이런방식으로 맥스값을 불러오는게 아니라, 그냥 보고 아 이게 가장 크다 해서 큰 값을 손으로 적어도 되나요? model이후 이름?들 외우기도 힘들어서요 ㅠ 된다고 하면 그 값들은 안외워도 되니까요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님 작업형2유형의 경우 데이터가 train,test(2개)로 주거나 X_train, X_test, y_train으로 주는 경우가 있는데 제가 이해한 방향이 맞는지 확인해주시면 감사합니다. #2개일 경우(train, test) train 데이터에서 id 분리or 드랍, 타겟값 분리 test 데이터에서 id 분리 or 드랍 train값과 타겟값으로 검증 test 값으로 학습 #3개일 경우(X_train, X_test, y_train) X_train 데이터와 y_train 값(타겟 값)으로 검증, X_test 데이터로 학습 후 제출
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022) 작업형 예시 문제 풀떄는 drop을 통해서, 데이터 삭제하고, 분리했는데,, 여기서는 왜 바로 train이라고 넣나요??,, 그리고 test_id = test.pop으로 데이터 넣어줬는데,, 왜 안넣어요??,,,,,
#클래스명은 주기적으로 바뀔듯 따라서 정규표현식으로 필터링 #광고상품 제거 일반 상품만 products = soup.find_all('div',class_=re.compile('^product_item__')) print(f"Number of products found: {len(products)}") 이런식으로 뒤에 uuid값이 바뀌는 상황을 고려하여 광고 상품 클래스명인 adProduct를 제외하고 일반 상품만 가져오고 싶은데 길이가 자꾸만 13개로 나오는데.. 다른 코드를 작성해야 할까요 ?
교차검증 cross_val_score하기 전에 rf.randomforestclassifier 지정하는 거 외 val 분리도 해야 되는 게 맞나요? train_test_split 하고 그다음 분류 모델 선택하고 교차검증 하고 학습하는 순서대로 꼭 가야되는 건지? 아니면 train_test_split은 생략해도 되는건지 문의드립니다.
안녕하세요. 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 문서에서 모든 수식에 alt + 2( 한글오피스에 저장한 2번째 매크로)를 적용하고 싶습니다. 챗 gpt는 pyautogui.hotkey('alt', '2') 를 이용하라고 하는데 적용이 되지 않아서 질문 드립니다. ctrl = hwp.HeadCtrl while ctrl: if ctrl.CtrlID == "eqed": eqedCtrls.append(ctrl) ctrl = ctrl.Next for ctrl in eqedCtrls: hwp.SetPosBySet(ctrl.GetAnchorPos(0)) hwp.FindCtrl() pyautogui.hotkey('alt', '2') hwp.Run("Cancel")
안녕하세요, 이전에 테스트 데이터를 넣었을 때 오류가 난다고 했던 수강생입니다. 주구매상품과 구매지점을 넣어서 훈련시키는 건 해결했는데(이전 질문은 해결됨), 수치형 데이터로 훈련시킬 때 아래와 같은 오류메세지가 뜹니다. 농산물은 주구매상품에 있는 변수던데 수치형만 넣었는데도 불구하고 어디서 나온건지.. 이해가 안됩니다.. 우선 제가 입력했던 코드는 다음과 같습니다. 바쁘신 와중에 확인해주셔서 감사합니다!! import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None) train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #cols=['주구매상품','주구매지점']#0.6117 cols=['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target=train.pop('성별') #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=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(x_val) #print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv'))
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강의에서 사용자는 Id로 조회하고, 도서는 name으로 조회하는데 별도의 이유가 있을까요? 실제 구현한다면 동일한 도서명이 있을 것 같기도 하고, 일관성을 위해 강의를 참고하며 개인적으로 두가지 다 Id로 조회하도록 구현하고 있었습니다. Dto나 Repository 등에서 타입과 이름만 잘 변경해주면 문제가 없을꺼라고 생각했는데 중간에 제가 잘못 설계한 곳이 있는지 도서 대출시 BookRequestLoan에 값이 계속 안넘어옵니다. 혹시 Id (long 타입)로 조회하면 크게 달라지는 코드가 있거나 주의해야하는 부분이 있는지 여쭤보고 싶어서 문의글 남깁니다.
안녕하세요 선생님 aws 독학으로 공부 중인데 강의가 매우 큰 도움이 되네요 질문드리기 전에 우선 감사하다는 말씀부터 드립니다. 제 질문은 7-1,7-2 ec2에 배포하기에서 깃허브에서 코드를 clone 시키는 등 CLI 명령어를 사용하여 배포하시던데 os가 리눅스가 아닌 윈도우 사용자는 윈도우 CLI 명령어를 사용해서 배포해야하나요??
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. 5회 기출유형 작업형 2 베이스 모델 만드는 부분(6분 43초) 관련하여 질문드립니다. rmse 값을 구하니 강사님 값과 다르게 나옵니다(강사님: 1529, 본인: 1548) 랜덤포레스트분류 문제에서는 RandomForestClassifier() 괄호 안에 random_state를 지정해주었는데 이번 강의에서는 RandomForestRegressor() 괄호 안에 아무것도 넣지 않아서 값이 다르게 나온 것일까요? 위의 내용이 맞다면 RandomForestRegressor에도 random_state를 지정해준 후 모델 성능을 개선시켜야 하는 것인지 궁금합니다.
소팅에 관해서 질문 드립니다! 예를 들어 f1컬럼을 내림차순으로 소팅한다고 했을 때 df=df['f1'].sort_values(ascending=False) df=df.sort_values('f1', ascending=False) 위의 두가지 코드는 어떤 차이가 있는지 알 수 있을까요? 그리고 추가로 소팅 후 n개의 데이터를 선택할 때 rese_index를 하는게 좋은지 궁금합니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 값이 -0.049847258342167904 인데 round 써서 3번째까지 나타내려 하니 -0.050 이라 출력이 -0.05 까지밖에 안나와요 ㅜ 이럴 땐 어떻게 하나요? 그냥 print(-0.050) 해야할까요?
