아래처럼 원 핫 인코딩 한후 에 열 불일치 맞춤으로 아래와 같이 해도 되나요?train, test = train.align(test, axis=1, join='left', fill_value=0)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요수업노트에 파일이 있다고 하는데 어디에 있는지 못찾겠어요..ㅠ

빅분기를 준비하려고 하는데요. 실기 시험이며 이 수업과 머신러닝 수업만 듣고 합격에 대한 안정적인 실력으로 만들 수 있을까요?.

 예제파일 다운로드가 안됩니다.  kk2408240@naver.com으로 예제파일 전달 부탁드립니다.

학습 하기 위한 노트북 복사하려고 하는데 어떻게 복사해오는지 모르겠어요..

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요len(df)자체가 결측치의 값의 수를 가르키나요?? len(df)는 결측치를 포함한 전체 값의 수 아닌가요....?????이전 코드에서 보면 df는 그냥 파일 경로 지정할때만 쓴 변수 아닌가요...??# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") print(df.isnull().sum()) print(len(df) * 0.3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score import sklearn XY = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/train.csv") X_result = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/test.csv") #Employment Type, GraduateOrNot, FrequentFlyer,EverTravelledAbroad X = XY.drop(columns = ['TravelInsurance']) Y = XY['TravelInsurance'] total_X = pd.concat([X, X_result], axis = 0) total_X['Employment Type'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['Employment Type'].astype(str)) total_X['GraduateOrNot'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['GraduateOrNot'].astype(str)) total_X['FrequentFlyer'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['FrequentFlyer'].astype(str)) total_X['EverTravelledAbroad'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['EverTravelledAbroad'].astype(str)) X = total_X.iloc[:len(X),:] X_result = total_X.iloc[len(X):,:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 111) model = RandomForestClassifier() model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) roc_auc = roc_auc_score(y_pred, y_test) f1 = f1_score(y_pred, y_test) acc = accuracy_score(y_pred, y_test) y_pred_result = model.predict(X_result) pd.DataFrame({'index':X_result.index,'y_pred':y_pred_result}).to_csv('0000.csv', index = False) print(pd.read_csv('0000.csv'))안녕하세요, 혹시 이것도 답안으로 제출이 가능할지 한번 봐주실수있나요??

 안녕하세요. 강사님 현재 저는 mac 기반이며,airflow 을 띄우는데는 성공하였습니다. dag으로 들어가, 실행까지는 잘 되는데 그 후 코드나 그래프를 확인하려면 무한로딩만 되어내용을 볼수없는 상황입니다.문제가 되는 화면인데, 혹시 몰라 docker ps 로 입력 시 일부 몇개가 unhealthy 하게 나오는것을 확인하였는데, 이 부분과 문제가 있을까요?

둘 다 csv 파일인데, 하나는 작은따옴표로 묶고 다른 하나는 대괄호로 묶는 이유가 궁금해요train = train.drop('customerID', axis = 1) test = test.drop([customerID], axis = 1)

제2유형에서df.isnull().sum()으로  결측값나올까요? 기출문제 풀어보는데 한번도 결측값채우는건안나온거같은데  미리 준비하는건가요아님 기출에서 진짜 안나온게맞는건가요

카이제곱이나 로지스틱회귀 같은건 어디서보나요??

안녕하세요강사님의 풀이는 이해가 됐는데요. for j in range(5-i):이것의 결과값이 5, 4, 3, 2, 1 이면# for j in range(5,0,-1)이렇게 진행해도 동일한 결과값이 나옵니다.그런데 run하면*************************이렇게 나옵니다. 무슨 차이가 있을까요??

선생님, 제가 아래와 같이 로직을 구현해서 저걸로 뺑뺑이 돌리면서 연습하고있는데요. 궁금한건 답이랑 차이가 조금 나는데범위안에 들어오면 문제없는건가요?  정답과 일부차이가 나는경우, 오답으로 인정하는 부분인지 아니면 부분점수로 정리되는건가요 예를들어, 40점 만점에서 범위가 초과하면 37 / 35점 이렇게 받는기준인가요? 일단 제2유형은 만점받고 가는 개념이라 우려스러워서 문의드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('Heat_Load') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 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 rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)

안녕하세요 선생님 혹시 실기체험에서 해보니깐 단축키가 안먹히던데실기시험장에서는 단축키를 쓸 수 없나요?? (shift+enter, ctrl+/) 그리고 실기시험장에서는 캐글이나 코랩처럼실행셀 바로 밑에 예쁘게 표나 문구로 나오는게 아니고 맨밑에 실행결과에 안예쁘게 나오는거 맞죠..??

안녕하세요 선생님캐글 T1-11부터 갑자기 코드 실행이 안됩니다. t-10까지는 셀?도 나눠져 있고 실행이 잘되는데 t-11부터 갑자기 셀이 한개이면서 실행도 안됩니다.. 코드 추가 버튼도 없고..어떻게 해야 되나요??

안녕하세요 저는교재랑 같이구입해서 공부하는 중입니다.시계열데이터에 대해서 강의내용은 다 학습을 했는데 교재에는 시계열데이터 관련해서 더 많은내용이 있더라구요,,,근데 너무 어려워서 ..지금시험이 20일정도 남은 시점에서 이내용까지 공부해서 완벽하게 익혀야하는지 의문이 들어서요교재 섹션26부터는 대부분 조건문이 2개 이상 넣어서 풀어야하는 문제인데 저는 이번에 파이썬을 처음 접해서.. 응용이 힘드네요기출문제를 봤을때 아직 시계열은 많이 안나왔던데 그래서 고민이 좀 되구요..시계열데이터에서 어디까지 공부해야하는지 조언부탁드립니다.

안녕하세요! 강의를 보던 중 질문이 있습니다! Window {width:400; height:112}라고 했을 때.Rectangle에서도 parent.width를 써도 되지 않나요?? 안쓰는 이유가 있는지 궁금해서 문의 드립니다!

예시문제 작업형2를 먼저 푼 뒤에 풀이 영상을 봤습니다.근데 제가 처음에 풀 때는 train, test 데이터의 주구매상품을 unique 찍어보니 다르게 나와서 pd.concat을 통해 데이터를 합친 뒤 라벨 인코딩을 하고 다시 나눠서 진행했습니다.근데 풀이영상에서는 안 합치고 라벨 인코딩을 진행하셨는데 train 테이블 가지고 학습하는데 예측할 테이블보다 유니크 수가 더 많으면 굳이 합칠 필요가 없는 건가요?그리고 합쳐서 진행해도 상관 없는 걸까요? roc_auc_score는 0.62점으로 풀이 영상보다 높게 나오긴 했습니다.

안녕하세요,  국내주식 과거 분봉데이터를 받을수는 없는것인가요? 한투 사이트를 보면 당일 분봉데이터만 제공하는 것으로 보입니다만, 다른 방법이 있는지 문의드립니다. 분봉데이터를 받아볼수 있다면, 어떤식으로 데이터를 보관?하여 벡테스팅을 하는것이 효율적인지 조언구합니다. 예를들어 SQL 데이터베이스 같은 db를 사용하는게 나을지 등감사합니다.  

8회 기출유형 (작업형2) 문제 관련해서 저장할때 오류가 떠서 문의드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") train.shape, test.shape cols = train.select_dtypes(include='object').columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() 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=2022) X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error(y_val,pred) print(mae) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred})제일 마지막 pred = model.predict(test) 과정에서ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-82-67795a42191c> in <cell line: 0>() ----> 1 pred = model.predict(test) 2 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 5 frames/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in __array__(self, dtype, copy) 2151 ) -> np.ndarray: 2152 values = self._values -> 2153 arr = np.asarray(values, dtype=dtype) 2154 if ( 2155 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) ValueError: could not convert string to float: 'CUST0769'이런 오류가 뜨길래 검색해보니 object 형태의 컬럼이 있다고 오류가 뜹니다ㅠ전처리 과정에서 Label인코딩을 하였고, 데이터 형태 int로 바뀐것까지 확인하였는데,확인 부탁드리겠습니다ㅠㅠ선생님 강의에서 customer_ID를 삭제(drop)하였는데, 그걸 저는 따로 진행을 안했는데, 혹시 그것 때문인지 문의드립니다!추가로 customer_ID를 삭제 안하고 진행해도 괜찮은지도 알려주시면 감사하겠습니다~!^^