학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요, 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 듣다가 기출 유형에는 결측치가 있는 경우가 없었어서 질문드립니다. 기출에서는 타겟이 범주형 자료일 때를 감안하여 전처리 전에target =train.pop('타겟컬럼') 을 입력하고이후 에 원-핫 인코딩 진행 하는걸 추천한다 하셨는데요, 만약 결측치가 존재하여 전처리 과정에 결측치 처리가 추가된다면 이때도 pop 함수를 먼저 사용한 후에 결측치 처리를 해야하나요?? pop 함수가 시험 환경의 train 데이터를 x_train ,y_ train 으로 나눠주는 것과 같은 기능을 하는 것으로 이해했는데만약 train data 와 target column data 둘 다에 결측치가 있다면 먼저 결측치를 처리한다음에 pop 함수 처리를 하는게 맞지 않나요???   

 여기 문제들처럼 홀수행, 짝수행별로 값이 필요할때 사용할수 있는 함수는 따로 없을까요? unstack을 사용하거나 조건을 만들어 사용해서 구하는 방법밖엔 없을까요 

안녕하세요 강사님! 작업형2유형 질문이 있어서 글 남깁니다. pd.get_dummies 함수를 사용하면 컬럼수가 10개인것이 200개, 300개로 증가하는 경우가 있습니다. 문제가 없는건지 궁금합니다!  concat 함수 말고test = test.reindex(columns = train.columns, fill_value =0) 으로 train컬럼수와 test 컬럼수를 일치시켜도되는걸까요? 그리고 전처리 후 학습 및 평가를 할때 강사님께서는 train 데이터를 두개로 분리해서 80%로만 학습시키고, 20%로 예측 후 평가하시는 걸로 알고 있습니다. 이후 test 데이터를 예측할 때는 train 데이터 80% 학습한 모델을 통해 예측하는 걸로 이해했습니다.만약 train 데이터 분리와 평가과정을 건너뛴다면, train 데이터 전체로 학습하고 test 데이터를 예측하는건데, 이부분은 상관이 없는걸까요?

혹시 실제 시험문제가 다 이런식으로 세팅되어서 이에 맞게 풀라고 되어있나요? 오히려 처음부터 작성하면 괜찮은데 이런 세팅이 있으니까 너무 헷갈려서요..

concat해서 train과test를 나누는 경우는 어떤 경우인가요?

from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022)이런식으로 안 하고 전처리 과정에서 y = train.pop으로 해도 되나요?

이렇게 오류가 나는데 rmsle는 사용이 안 되는데 어떻게 하나요 r2는 큰게 좋다고 하시고 나머지는 작아야 좋다고 했는데 이렇게 나오는 경우 어떻게 하나요?3. linearRegresssion은 random_state가 불가능인가요? 제공해주신 노트에는 다 랜덤값이 고정되있지 않읃데 0으로 고정하는게 맞는 거죠?

안녕하세요.작업형2 검증 데이터 분리 부분에서 radom_state에 아무 값이나 넣어도 되는 것 맞나요? 예를 '작업형2모의문제2' 강의에서 선생님은 2022를 넣으셨고 저는 2025를 넣었는데 마지막 print(r2_score(y_test, pred))확인 부분에서 차이가 많이 나는 것 같아서요(선생님 코드에서 결과: -0.03400981426239014제가 실행한 결과:-0.013191699981689453)  

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삭제할지 다른 값으로 채울지 어떻게 결정하나요? 보통 문자이고 수가 많으면 삭제하는 게 더 나을까요?수는 웬만하면 삭제보단 채우는 게 나을까요?

CustomID를 삭제할 때 test 데이터에서도 완전히 삭제를 하는게 맞나요?train 데이터에서 삭제하는게 정석. 하지만 최종 파일 제출에 붙여야 하기 때문에 test 데이터에는 아래와 같이 pop함수를 를 써서 보관을 해둬야한다고 하셨던거 같아서요ㅜㅜex) test_id = test.pop('id') 

predict_proba로 제출한 이유는 뭔가요?? roc_auc를 제외하곤 나머지 평가지표를 구할필요가 없지 않나요?

해당 코드를 실행하면 다음과 같이 데이터가 결합됩니다 ... ㅠㅠ

lightgbm을 사용하지 않는 이유는 뭔가요? random보다light가 더 높게 나오는데 둘 다 사용해버ㅏ야 하는 거 아닌가요? 

# 결측치 처리(범주형)c_cols = ['Model', 'Series', 'Processor', 'Processor_Gen', 'Hard_Disk_Capacity', 'OS']train[c_cols] = train[c_cols].fillna("X")test[c_cols] = test[c_cols].fillna("X")# 결측치 처리(수치형)n_cols = ['RAM']train[n_cols] = train[n_cols].fillna(-1)test[n_cols] = test[n_cols].fillna(-1)1. 결측치 처리를 문제에서 결측치 처리 하라는 말 없어도 그냥 하는건가요?2. 범주형은 문자열 X로 하는건가요? 그냥 하는건지?3. 수치형은 -1로 한건가요? 왜 -1로 한건가요?# 원핫인코딩combined = pd.concat([train, test])combined_dummies = pd.get_dummies(combined)n_train = len(train)train = combined_dummies[:n_train]test = combined_dummies[n_train:]4. 합쳐서 인코딩한게.. 그 오브젝트 유니크 수가 트레인이랑, 테스트가 달라서 한거 맞을까요?   제가 코딩한 거는 target=train.pop('Price') c_cols=['Model','Series','Processor', 'Processor_Gen', 'Hard_Disk_Capacity','OS'] train[c_cols]=train[c_cols].fillna("X") test[c_cols]=test[c_cols].fillna("X") n_cols=['RAM'] train[n_cols]=train[n_cols].fillna(-1) test[n_cols]=test[n_cols].fillna(-1) print(train.isnull().sum().sum()) print(test.isnull().sum().sum()) df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=train.iloc[:len(train)] test=test.iloc[len(train):] 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) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) 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 r2_score r2_score(y_val, pred) 이렇게했는데 ~~~~~~(72, 9) (19, 9) (72,) (19,)---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)/tmp/ipython-input-2530691866.py in <cell line: 0>()31 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor32 rf=RandomForestRegressor(random_state=0)---> 33 rf.fit(X_tr, y_tr)34 pred=rf.predict(X_val)356 frames/usr/local/lib/python3.12/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: 'Lenovo' 이렇게 오류가 납니다그전까지는 뭔가 잘 실행됐는데 랜덤포레스트이후??오류가 납니다

이 문제에서 train과 test 합쳐서 원핫인코딩combined = pd.concat([train, test])combined_dummies = pd.get_dummies(combined)n_train = len(train)train = combined_dummies[:n_train]test = combined_dummies[n_train:]한 이유가city 컬럼에서 트레인 유니크 개수>테스트 유니크 개수라서 사용했다고 이해했는데,, 맞을까요?2. 제가 코드 한거는print(train.shape, test.shape)# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())print(train.info())print(test.info())print(train.describe(include="O"))print(test.describe(include="O"))a=set(train['city'])b=set(test['city'])print(a-b)print(b-a)target=train.pop('target')df=pd.concat([train, test])df=pd.get_dummies(df)train=train.iloc[:len(train)]test=test.iloc[len(train):]from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(target, train, test_size=0.2, random_state=0)print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict_proba(X_val)이렇게 하니까  ~~~~~~(12260,) (3066,) (12260, 13) (3066, 13)---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)/tmp/ipython-input-1337250417.py in <cell line: 0>()24 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier25 rf = RandomForestClassifier(random_state=0)---> 26 rf.fit(X_tr, y_tr)27 pred = rf.predict_proba(X_val)4 frames/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_writeable, force_all_finite, ensure_all_finite, ensure_non_negative, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name)1091 "if it contains a single sample."1092 )-> 1093 raise ValueError(msg)10941095 if dtype_numeric and hasattr(array.dtype, "kind") and array.dtype.kind in "USV":ValueError: Expected a 2-dimensional container but got <class 'pandas.core.series.Series'> instead. Pass a DataFrame containing a single row (i.e. single sample) or a single column (i.e. single feature) instead.이런 에러가 나옵니다ㅠ분할까지는 했는데,, 랜덤포레스트부터 오류가 뜹니다

X_train과 X_test DataFrame에 ID column을 drop안하고 모델을 돌리신걸로 보입니다.RandomForestClassifier 같은 경우 ID drop안하고 모델을 돌려도결과에는 상관없는지 질문 올립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님roc-auc 는 프레딕프로바를 사용하면 좋다고하셨는데요. 제가 왕초보에다가 기간이 얼마 안남아서 혹시 그냥 predict로 통일해서 사용해도 괜찮을까요? 즉 40점 만점을 목표로 predict로 통일해도 predict proba와 유의미한 차이가 있을까요?

df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=train.iloc[:len(train)] test=test.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape)print로 컬럼 수 일치하는지 반드시 확인이라고 햇는데 어떤 컬럼수가 어떤거랑 일치해야하는거죠?? 아 그리고 이렇게 분리를 다시 했으면train_test_split 이 코딩은 더 안해도되나요? 이것도 또 해야하나요?X_tr, X_val, y_tr, y_val 이요     

Section 3. 항공권 가격 예측# 컬럼 삭제train = train.drop('flight', axis=1)test = test.drop('flight', axis=1)컬럼삭제한 이유는 무엇이죠?print(train.describe(include="O"))print(test.describe(include="O"))이걸 돌려봤는데트레인에서 플라이트 유니트 1153테스트에서 플라이트 유니크가 4502 이렇게 달라서 컬럼 삭제하는건가요?어떨 때 컬럼 삭제해야하는지, 또 시험에 어떤 형식이 나올때 삭제해야하는지 궁금합니다  2.제가 코딩을 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_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)이렇게 했는데(10505, 11) (4502, 10)(4502, 9) (4502, 10)(4502, 37) (4502, 930)---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)/tmp/ipython-input-2712245612.py in <cell line: 0>() 20 print(train.shape, test.shape) 21 from sklearn.model_selection import train_test_split---> 22 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) 23 print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)3 frames/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays) 473 uniques = np.unique(lengths) 474 if len(uniques) > 1:--> 475 raise ValueError( 476 "Found input variables with inconsistent numbers of samples: %r" 477 % [int(l) for l in lengths]ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4502, 10505]이렇게 오류가 뜹니다