안녕하세요! 실기 체험환경에서 코드를 작성하는데 이전에 썼던 코드를 수정하려고 하니 삽입되지않고 덮어써져서 코드 수정하는데 어려움을 겪고있습니다! 혹시 덮어쓰기모드에서 삽입모드로 변경하려면 어떻게 해야되나요? 항상 감사합니다!

이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.

라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 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=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)

랜덤포레스트회귀로 하였는데rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요

선생님의 코딩# LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데,저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?

교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때,사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점1) 테스트 데이터값을 예측할 때-> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고,-> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후,아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요?test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv')  ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다.roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1])  ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면,정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!  

혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ

안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?

test_size를 0.15로 잡은 이유가 있을까요 ?? 저 사이즈 크기는 어떻게 잡는게 좋은지 궁금합니다.

결측치 처리 마지막 단계에서 'id'컬럼은 어떤 이유로 제거를 하는 것일까요 ??

'reviews_per_month' 컬럼을 삭제하는 방법으로 해도 상관이 있을까요 ??어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는게 판단이 안될때 결측치 있는 컬럼 전부 삭제하는 방법으로 하면 안되는지 궁금합니다.

안녕하세요? 강의중 python 으로 dag 작성시 별도의 디버깅을 하지 않는것으로 보입니다.강의를 따라 실제 Dag 작성후 webserver에 반영을하면 여러가지 오류가 가끔 발생되는데, 사전에 디버깅 하는 요령이 있을까요 ?

코드를 아래와 같이 작성하면 틀린것인지 궁금합니다! df=pd.read_csv('data.csv',index_col='Unnamed: 0') df.head() df=df.T print(df) me1 = df[2001].mean() me2 = df[2003].mean() print(sum(df[2001]>me1)) print(sum(df[2003]<me2))

강의자료 중 MONGODB_FUNCODING_V1_2.zip 파일 압축을 풀면 일부 내용이 에러가 존재합니다.   

안녕하세요. 이번에 올라온 2유형 문제를 풀어보았는데요. <작성한 코드>import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# 사용자 코딩pd.set_option('display.max_columns', None)# 전처리target = train.pop('총구매액')train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)# [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함)df = pd.concat([train, test])df = pd.get_dummies(df)# 다시 분리train = df.iloc[:len(train)]test = df.iloc[len(train):]print(train.shape, test.shape)# 검증용 데이터 from sklearn.model_selection import train_test_splitX_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)# 모델 학습 및 평가from sklearn.ensemble import RandomForestRegressormodel = RandomForestRegressor()model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict(X_val)from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorprint("RMSE:",root_mean_squared_error(y_val, pred))# 제출 pred = model.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred': pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv'))  결측치를 0으로 채우고 train,test 합쳐서 원핫인코딩 후 랜덤포레스트회귀 모델사용 RMSE 평가지표 값이 나왔는데 강사님 수치랑 너무 크게 차이가 나서요. 이렇게 많이 차이 나도 괜찮은건가요? 작을수록 좋은거이긴 하지만 강사님이랑 너무나 다른 값이 나와서 제가 작성한 코드와 화면 출력하여서 틀린부분이 있는지 문의 드립니다.

python 3.11을 설치했었는데.. 본 강의에 따라 어제 python 3.13을 다시 설치했습니다.강의에 따라 가상환경을 구축하기 위하여 첨부와같이 실행했더니 3.11이 구동됩니다.어떻게 해결해야 할까요?

실기에서 GridSearchCV써도 되나요? 'n_estimators': [100, 200], 'max_depth' : [5, 10], 'min_samples_split': [2, 5]​ 만 설정했는데도 돌아가는데 꽤 오래걸리는 것 같아서요 귀찮아서 바로 refit해서 쓰고 있는데​ 돌려보고 나서 GridSearchCV는 주석처리하고 나온 파라미터만 써서 돌려야 할까요?

# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용# 예시) print(df.head())# getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요# 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")pd.set_option("display.max_columns", None)train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)train = train.drop("회원ID", axis = 1)test = test.drop("회원ID", axis = 1)target = train.pop("총구매액")#print(train.describe(include = 'O'))#print(test.describe(include = 'O'))total = pd.concat([train,test])nums = total.select_dtypes(exclude = 'object').columnscols = total.select_dtypes(include = 'object').columnsfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalermx = MinMaxScaler()total[nums] = mx.fit_transform(total[nums])from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfor col in cols: le = LabelEncoder() total[col] = le.fit_transform(total[col])train = total.iloc[:3500]test = total.iloc[3500:]from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size = 0.2, random_state = 2022)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressormodel = RandomForestRegressor(random_state = 2022, max_depth = 10,n_estimators = 800)model.fit(x_tr,y_tr)pred = model.predict(x_val)#81957423.82110961pred = model.predict(test)re = pd.DataFrame({"pred":pred})re.to_csv("result.csv",index=False)v = pd.read_csv("result.csv")print(v.shape)강사님 안녕하세요 짧은 지식으로 2유형을 혼자 풀어보고 나서 강의를 들었는데 라벨 인코딩은 set 을 활용해서 train 안에 test 데이터가 다 있다면 따로 합치지 않아도 된다는걸 이제야 알았습니다! 혹시 저처럼 합쳐서 라벨인코딩을 진행하게되면 모델 성능에 큰 영향을 미칠까요? 그리고 합치게 된다면 그냥 원핫 인코딩으로 일관되게 쓰면 되는지도 궁금합니다