y_train = train.pop("price")를 하는 이유가 궁금합니다.

 이 과정은 왜 거치는 것이고, 왜 transmission을 택했는지 궁금합니다.

강의를 듣다보면 for문으로 레이블인코딩을 쉽게 하는 걸로 배웠습니다 헌데 Scaling 할때는 for문이굳이 필요 없나요?cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) n_train.head() 이런식으로 바로 cols를 집어넣으시던데,labelEncoding때에만 for로 하는 경우가 궁금합니다.

안녕하세요?1번 : statsmodels.api.stats 에서의 anova_lm 2번 statsmodels.stats.anova에서의 anova_lm 이 두개는 다른건지요? 일원분산분석을 할때는 2번으로,, 이원분산분석은 1번으로 되어 있어서요.. 차이가 있는건지요?

작업형2를 풀때, 라벨인코더를 해서 풀고 마지막에 오류로, Train에서는 라벨인코더가 되었는데.. Test데이터에서는 라벨인코더가 되지 않음을 확인하였습니다.  gpt는 이 이유가, train간 test데이터 사이에 항목이 달랐기 떄문에 이런 오류가 났다고 설명하는데...(예를 들어 train에 라벨인코더한 항목이 A.B.C로 되어있다면 test데이터는 A,B,C,D로 되어있어 나는 오류)  그럼 라벨인코더를 쓸때는 꼭, train, test간 데이터 종류/갯수가 같은것을 확인하고 쓸 수 밖에 없는건가요..??  이런경우 그냥 더미변수처리를 해야하는걸까요?ㅠㅠ 

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) # print(test.head()) train=train.drop('Unnamed: 0', axis=1) test=test.drop('Unnamed: 0', axis=1) target=train.pop('TravelInsurance') # print(train.shape, test.shape) # print(train.isna().sum().sum()) cols=train.select_dtypes(include="O").columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # le=LabelEncoder() for col in cols: le=LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) # print(train.head()) 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) # x_tr.shape, x_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0) rf.fit(x_tr,y_tr) pred=rf.predict_proba(x_val)[:,1] from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred)) pred=rf.predict_proba(test)[:,1] print(pred.shape) 0.8155945419103314 (497,) 그런데 pd.DataFrame({'y_pred':pred}).reset_index().to_csv('222.csv', index=False) print(pd.read_csv("222.csv")) 하면 에러가 뜨네요. 왜 그럴까요? --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-99-63ade06c177d> in <cell line: 37>() 35 pred 36 pd.DataFrame({'y_pred':pred}).reset_index().to_csv('222.csv', index=False) ---> 37 print(pd.read_csv("222.csv")) 15 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/formats/format.py in <listcomp>(.0) 1351 formatted = np.array( 1352 [ -> 1353 formatter(val) if not m else na_rep 1354 for val, m in zip(values.ravel(), mask.ravel()) 1355 ] ValueError: Format specifier missing precision

여기서 concat을 사용하는 이유가 X_train과 y_train을 df로 합치기 위해서인데,labelencoding은 왜 X_train으로 진행하신건가요? X_train.select_dtypes(include = 'object')가 아닌df.select_dtypes(include = 'object')가 아닌짛 해서요.

 iloc[0:,-2]0인 이유가 뭘까요?

다중회귀모델을 학습할 때 독립변수에 포함된 범주형변수를 인코딩 안 하고 학습했을 때의 결정계수값과 인코딩 했을 때의 결정계수 값이 다르게 나오는데, 이런 경우 인코딩을 하고 계산하는 게 맞는건가요? 전자는 자동으로 처리가 된 것 같은데 시험에서는 어떤걸 정답으로 쳐주는지 궁금합니다!

bool이라고 나왔는데 맞나요..?

시나공 빅분기 교재관련 문의p.177 25번 문제에서시간간격이 1일 이하인 사용자를 제외하고 계산하라고 했는데cond1 = time_interval > 0 로 되어 있는데cond1 = time_interval > 1 이 되어야 하는게 맞지 않을까요??혹시 " > 0 " 으로 풀이한 이유가 있을까요?? ps. 교재관련 정오표를 찾고 있는데 어디서 찾을 수 있을까요??

안녕하세요. 2유형에서 성능을 올리려면 데이터 분할을 안하면 된다고 들었는데요 그러면 분할자체를 하지않고 랜포에 rfr.fit(train) 이렇게 학습시키면되나요? 이런 케이스도 코드예시 올려주시면 좋겠어요 아에 분할을 안하는 2유형 전체코드요

문제8, 문제9 풀이에서 numeric_only=True 옵션에 대해서궁금해서 질문해요문제 8번 풀이에서df =df.groupby(['city','f2']).sum(numeric_only=True).reset_index()df =df.groupby(['city','f2']).sum(numeric_only=True).reset_index()  에서는 컬럼 'city' 와 'f2' 컬럼이수치형 자료라 numeric_only=True 를 설정해야 하는 건가요!? 문제 9번 풀이에서 groupby 로 월 별 데이터 개수를 구할 때는 count(numeric_only=True) 로 설정하면 오류나는 이유는 뭔가용..??? month 가 숫자형이어서 그런가요 아니면 count 가 설정할 필요가 없어서인가요 ? ㅠ.ㅠ numeric_only=True 를 어느 때 써야하고 안 써야하는지 구분하는게 정확히 어떤 기준인지 궁금합니다

rpart, lda, randomForest를 사용해서 각각 나온 f1 스코어의 평균이 높은 값을 사용해서 답을 제출하면 되나요?

실제 예측값의 제출형식이 0,1로 되어있으면 실제 predict 함수 사용 시 type="prob"를 삭제하면 되나요?

들여쓰기를 했는데도 에러가 뜨는 데 왜일까요?

#train['환불금액']=train['환불금액'].drop#test['환불금액']=test['환불금액'].droptrain=pd.get_dummies(train)test=pd.get_dummies(test)target=train.pop('성별')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)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel=RandomForestClassifier(random_state=0)model.fit(X_tr,y_tr)pred=model.predict(test)submit=pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv',index=False)a=pd.read_csv('result.csv')print(a.head()) 위와 같이 한가지방법으로 풀기와 동일하게 진행하였는데 model.fit(X_tr,y_tr) 에서 오류가 납니다. 결측치가 있는 '환불금액'열을 삭제해도 동일한데 한가지방법으로 푸는 코드에 오류나 잘못된 부분이 있을가요?.

안녕하세요? target 값이 object이면 검증하기전에 항상 int형으로 변경해야되나요? RandomForest 나 lgb 사용할 경우에는 그냥 안해도 되는거죠....

안녕하세요검증용 데이터로 나눈 후 학습을 하면 비교적 적은 데이터로 학습이 될텐데요. 그러면 성능 확인 후 검증용데이터로 나누기전의 데이터로 다시 학습시키는 것이 좋을까요?

구체적으로 설명이 될 줄 모르겠습니다... 앞에서 tst <- tst[,-1]로 X값을 날려서 tst로 새롭게 저장이 됐는데,,, 인덱스 생성을 위해 마지막 답안 제출 시 tst$X로 실행 시 왜 X가 살아있는건지 이해가 잘 되지 않습니다..