학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님.심화학습 부분에서는 검증단계와 크로스밸리데이션을 둘 다 각자 사용하는 방법을 알려주셨는데, 순서가 궁금했습니다. 먼저 train_test_split으로 데이터를 나눈 후 검증을 해보고 점수가 너무 높아서 과적합이 의심된다면 교차검증을 실행하는걸까요?
import pandas as pd train = pd.read_csv("mart_train.csv") test = pd.read_csv("mart_test.csv") #train.head() #test.head() #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.info() target = train.pop('total') #print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, y_tr, X_val, 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) 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 강의 보면서 따라했는데, ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [560, 140] 이렇게 에러가 뜨는데, 이유를 못찾겠습니다. 어떤게 문제인지 알 수 있을까요? 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요? 선생님 강의를 듣다보니 pop 함수에 대해 궁금한 점이 생겼습니다. 선생님께선 train에는 drop을 쓰시고 test에는 pop을 쓰셨는데, 혹시 test에도 drop을 써도 되나요? 강의에서pop은 대입하고 컬럼을 삭제한다고 하셨는데, test_id = test.drop('id', axis=1)하면 test 컬럼에는 id가 남아있고 test_id에만 id 컬럼이 삭제된 후 들어가니 drop을 써도 되지 않나 해서요....
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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요! 좋은 강의 감사합니다. 공부하다가 궁금한 부분이 생겨서 질문 남깁니다. 지역 클래스는 지역 변수와 마찬가지로 코드(메서드) 안에 작성해야 하는데 만약 메서드(지역 클래스 밖에 있는) process의 반환 타입을 지역 클래스로는 사용할 수 없는 건가요? 혼자 코드를 작성 해봤는데 컴파일 오류가 떠서 왜 그런건지 이유가 궁금합니다. 내부 클래스는 반환 타입으로 사용이 가능한데 지역 클래스는 안되는 이유가 궁금합니다. 감사합니다
안녕하세요, 섹션 9 일원분산분석 강의 8:34 경 질문있습니다. 사후검정으로 일원분산분석시에도 어떤 집단에서 유의미한 차이가 있는지를 학습하고 이해했는데요. # Bonferroni(본페로니) mc = MultiComparison(df_melt['value'], df_melt['variable']) bon_result = mc.allpairtest(stats.ttest_ind, method='bonf') print(bon_result[0]) (질문1) 마지막줄에 bon_result[0] 왜 0이 들어가게 된 건지 설명 부탁드리겠습니다. (질문2) 혹시 가설검정 H0 채택/기각 여부 외에 이런부분까지도 출제될 수 있는건가요? (다른 강의를 듣다가 넘어왔는데, 이 부분은 완전 처음들어봤습니다..) 시간이 얼마 없어서, 다른 부분(2유형 코드짜는걸) 집중해서 암기하려고 하는데 조언 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 주니어 개발자 입니다. 취업을 위해 스프링 공부에만 급급하여 이해하지도 못한 채 넘어갔던 자바 기초 지식을 이제서야 강사님 강의를 통해 이해가 되는 것 같아 정말 감사드립니다. 현재 제가 있는 실무에서는 객체지향을 잘 사용하고 있지 않은 것 같고 부족하다고 생각되어 이번 강의를 계기로 객체지향 관련해서 더 공부하고 싶다는 생각이 들었습니다. 앞으로 강사님 로드맵 자바 (기초 > 중급 > 고급) -> 스프링 .. 이런식으로 차근차근 들을 예정인데 이 로드맵을 따라가면 더욱 객체지향을 이해할 수 있는지 아니면 따로 추가적으로 공부를 해야할지 궁금하여 질문드립니다. 감사합니다.
캐글 작업형 1 T1 - 20 b1와 b3 데이터를 f4 기준으로 병합하기 위해서 df = pd.merge(left = b1, right = b3, how = 'left', on = 'f4') 식을 사용하셨는데 혹시 여기서 how = 'left'의 의미는 무엇인가요?? 이 문제를 pd.concat으로도 풀 수 있는지 궁금합니다.
선생님 캐글 작업형1 19번 문제에서 "events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영함" 을 def event_sales(x): if x['Events'] == 1: x['Sales2'] = x['Sales']*0.8 else: x['Sales2'] = x['Sales'] return x df = df.apply(lambda x: event_sales(x), axis=1) #1일 경우 row, 0일 경우 컬럼 df.head() 이 풀이방식 외에 좀 더 간단한 식은 없을까요? 이해하기가 좀 어려워서요 ㅜㅜ
private final MemberRepository memberRepository; @Autowired public SpringConfig(MemberRepository memberRepository){ this.memberRepository = memberRepository; } 자동 주입을 할 수 없습니다. 'MemberRepository' 타입의 bean이 두 개 이상 있습니다. Beans: memoryMemberRepository ( MemoryMemberRepository.java ) springDataJpaMemberRepository ( SpringDataJpaMemberRepository.java ) 라는 오류가 발생합니다 어디를 고쳐야 하는 건가요
주어진 데이터는 4가지 다른 교육 방법을 적용한 대학생들의 학점 결과이다. 이 실험에서는 비슷한 실력을 가진 학생 40명을 무작위로 4개(A, B, C, D)그룹으로 나누었고, 각 그룹은 다른 교육 방법을 적용했다. 학생들의 학점 결과에는 교육 방법에 따른 차이가 있는지 유의수준 0.5하에서 검정하시오. 귀무가설(H0): 네 가지 교육 방법에 의한 학생들의 학점 평균은 동일하다. 대립가설(H1): 적어도 두 그룹의 학점 평균은 다르다. 해당 문제의 사후분석에서, stats.ttest_ind는 4개의 그룹이 독립표본이라 그런건가요? 만약 대응표본이라면 mc.allpairtest(stats.ttest_rel, method='bonf')이라고 쓰면 될까요? # Bonferroni(본페로니) mc = MultiComparison(df_melt['value'], df_melt['variable']) bon_result = mc.allpairtest(stats.ttest_ind, method='bonf') print(bon_result[0])
작업형2 평가지표 검증하면 나오는 결과값이 강의답안 결과값이랑 다른경우에도 오답이 아니라고 생각하면 될까요? 예를 들어 강의답안은 1411.223 인데, 제 답안의 경우 1399.1234 등으로 타입,소수점 등은 같은데 실제 수치가 다른 경우에요 (같은 모델을 쓴 경우에) 같은 데이터셋으로 작업해도 random_state? test_size등 개인의 설정값에 따라 지표값이 달라지는 것인지도 궁금합니다.