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] 혹시.. 해당 코드들 복사해서 넣는데 자꾸 이쁘게 복사가 안되고 몇몇부분이 빠져서 복사되고 그렇습니다. 양이 되게 많은데 혹시 팁이 있을까요? 다 제가 수기로 작성해야할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 target = train.pop("price") train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 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 RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse **0.5 print(rmse) 이런식으로 rmse를 만들면 될까요??
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요!! 최근 병행해서 공부하고 있는 멀티 쓰레딩 개념을 도입해서 정리한 게 맞나 확인하고 싶어서 이렇게 남겨봅니다. 별도의 쓰레드를 만드는 이유: 커넥션 풀에 채우는 작업 자체가 CPU 점유 시간(cpu time)이 커서 별도의 쓰레드가 생긴 이유: HikariCP 라이브러리를 만든 개발자가 코드를 그렇게 작성 쓰레드 관리: 자바의 쓰레드 풀에 있는 쓰레드는 유저 레벨 쓰레드이고 os레벨의 쓰레드와 매핑되어서 사용하는데 이 멀티 쓰레딩 자체는 결국 cpu가 cpu 스케줄링을 통해서 관리(= 컨텍스트 스위칭) 항상 감사합니다
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 코드 돌렸을떄 이거 안뜨는법없나요?
시험 테스트 환경에서 파이썬으로 프로그램을 짜고 답안을 도출해서 왼쪽상단에 답안제출 화면으로 가서 답안을 넣고 다시 프로그램 화면으로 돌아가려고 풀이화면을 눌렀는데, 프로그램 작성 코드가 다 없어 집니다. 시험 테스트 환경에서만 그런 것인지? 시험환경에서도 이렇게 된다면 어떻게 해야하는지 문의 드립니다.
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] 시작 전 검은화면에서 재생이 멈춰서 재생이 안됩니다, 쿠키, 세션 모두 삭제 해봤는데 재생이 안되네요 ㅜㅜ 보니까 다른 강의들은 모두 재생이 됩니다.
sklearn으로 rmse 활용하는 방법을 알려주셨는데 공식이 너무 길고 암기가 어려워서요 코드 전체를 외워야 한다는 말씀이시죠? 그리고, 대안으로 말씀주신 mse는 사용법이 어떻게 될까요? from sklearn.metrics import mean_squared_error 랜덤포레스트 모델생성/학습/예측 ~이후 mse(y_val, pred) 위와 같이 작성해서 점수를 산출하면 되는게 맞는지 궁금합니다!
안녕하세요 강사님 2유형 최종 예측 시 궁금한게 있어서 질문드립니다. 파라미터 튜닝하면서 RandomForestClassifier() 인자로 'random_state' 를 넘겨주고 있는데, 튜닝이 끝난 후 실제 예측 시에도 'random_state' 값을 그대로 두고 하는게 나은가요? 아니면 튜닝이 끝났으면 해당 인자는 지우고 예측하는게 나을까요? rt = RandomForestClassifier(random_state=2002, max_depth=7, n_estimators=200)
안녕하세요 선생님! 원핫인코딩 후 lightgbm을 적용했을때 아래와 같은 코드가 나오는데, 일단 제가 구하려는 rmse 값은 나오는데 아래와 같은 코드가 나오는 이유가 궁금합니다! [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000150 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true . [LightGBM] [Info] Total Bins 386 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 8 [LightGBM] [Info] Start training from score 12299.193216 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf
원핫인코딩을 하면 항상 이런 에러를 만나게 되는데 어디가 잘못된건지 잘 모르겠습니다.(cols 에는 ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] 이렇게 들어가있다고 나옵니다)
a=[1,2,3,4,5] b=a[:] b.append(6) print(id(a[0]),id(b[0])) a[0]=-1 print(id(a[0]),id(b[0])) 위 코드에서 강사님께서 말씀하신대로 b=a[:] 했을때 각 a와 b의 elment들이 같은 id인것을 확인 했습니다. 그런데 a[0]=-1을 했을때 새로운 주소에 할당이 되는것 같은데요 이유가 뭔지 궁금합니다. 그리고 혹시 id로 접근해서 값을 변경하는것도 가능한가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df[:int(len(df)*0.7)] 저는 위와 같이 적었는데 이렇게 적어줘도 상관없을까요? 강의에서는 iloc를 사용해서요!
