ValueError : The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: Feature names seen at fit time, yet now missing: 원핫인코딩 후 타겟 설정후 한가지 방식으로 풀기와 동일하게 진행했는데 pred = model . predict ( test ) 위와 같은 문제가 발생되는데 이유가 무엇일가요? 실제시험때는 문제없었거든요 원인 및 답변 방안 문의드립니다 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_split target=train.pop( 'TotalCharges' ) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size= 0.2 ,random_state= 0 ) print (X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(random_state= 0 ) model.fit (X_tr,y_tr)
안녕하세요 선생님, 회귀분석 ols(종속변수~독립변수, data=df).fit() 위 코드에서 fit()은 반드시 넣어줘야 하는 부분인가요? 머신러닝이 아닌 회귀분석을 실시할 때 학습(fit)을 시키는 것이 생소하기도 하고... R과 코드가 유사하다고 하셨는데 R에서는 fit()을 사용하지 않았던 것 같아서 조금 헷갈립니다. 챗gpt에 물어보니 fit()을 호출하지 않으면 회귀모델을 정의만 할 뿐 실제 계산이나 검정이 되지 않는다고 설명하던데.. 그럼 여기에서는 fit을 '학습'보다는 '분석'이라고 이해해도 될까요? 분산분석 사후검정(투키와 본페로니)은 df_melt(데이터 재구조화)에서만 작동하나요? 아래와 같이 df['A'] 등 집단을 쭉 입력하면 안되는 것 같아서요 tukey_result = pairwise_tukeyhsd(df['A'], df['B'], df['C'], df['D'], alpha=0.05)
isAnnotaionPresent메소드 실행 시 ExceptionContainer는 true로 나오고 ExceptionTest는 false로 나오네요 설명과 반대로 '눈에 보이지 않는' ExceptionContainer가 존재하는 것으로 나오고 '눈에 보이는' ExceptionTest는 오히려 존재하지 않는 것으로 나오네요
선생님, 수업 잘 들었습니다. 퇴근 후에 아무래도 시간이 많지는 않아서 조금 더 간단하게 풀이할 수 있게 준비를 하고 싶은데 피처 엔지니어링을 할 때 항상 아래 두 가지 방법을 동시에 사용해서 수치형과 범주형 컬럼들을 동시에 사용해도 문제가 없을까요? 수치형 : 스케일링 범주형 : 인코딩
용량(x)이 13이고 병에 들어있는 용량(arr[e])이 13일 때, 즉 arr[e] == x: 일 때 cnt += 1 하고 e 부분만 빼기 1을 해주는 부분에서 이해가 되지 않았습니다. 문제에서 "두 개를 반납해야 새로운 용량을 준다고 했는데" 선생님께서는 최대용량(13)일 때 하나만 반납했기 때문에 이해가 잘안되네요.. 이 부분 한번 설명 해주실 수 있으실까요?
오랜만에 햇갈려서 제네릭 다시볼려고 영한님 찾아왔습니다. 제네릭메서드랑 와일드카드 언제쓸지 구분할때 좀더 명확한 타입이 필요할때 제네릭 타입을 쓰면 될까요 ? 좀 햇갈리네요 이부분이 강의 예시코드를 보면 Dog dog = WildCardEx.printAndReturnGeneric(dogBox); //Dog 타입 Animal animal = WildCardEx.printAndReturnWildcard(dogBox); // 부모 타입 (Animal ) 이렇게 나와서 특별한 형 변환이 필요없을때 와일드 카드를 쓴다고 생각하면 맞는생각일까요 ?
