검증용 데이터 전후 과정에서 일관된 코드를 만들고 싶은데 과정이 헷갈려서요. ~~ train_test_split(train, target, test_size= 0.2 , random_state = 0 ) 모의문제에서는 이 부분에서 train.drop('목표컬럼', axis=1), train['목표컬럼'],~ 이렇게 사용하는 것으로 이해했는데 그렇게 진행해도 무방할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 상관계수가 가장 큰 값을 물어보면 차이가 가장 큰값과 같이 절댓값을 씌우나요? 아니면 양수중에서 제일 큰 값을 찾나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 연습문제 섹션4 결측치 채우기 아래와 같이 때려넣어도됩니까? a = train['gender'].mode()[0] train['gender'] = train['gender'].fillna(a) b = train['enrolled_university'].mode()[0] train['enrolled_university'] = train['enrolled_university'].fillna(b) c = train['education_level'].mode()[0] train['education_level'] = train['education_level'].fillna(c) d = train['major_discipline'].mode()[0] train['major_discipline'] = train['major_discipline'].fillna(d) e = train['experience'].mode()[0] train['experience'] = train['experience'].fillna(e) f = train['company_size'].mode()[0] train['company_size'] = train['company_size'].fillna(f) g = train['company_type'].mode()[0] train['company_type'] = train['company_type'].fillna(g) h = train['last_new_job'].mode()[0] train['last_new_job'] = train['last_new_job'].fillna(h)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 결측치 처리를 간단하게 X 로 하셨던데 특별한 이유가 있나요? mode 나 mean 말고 저런걸로 처리해도 문제없는지? # 결측치 처리 train = train.fillna("X") test = test.fillna("X")
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 범주형칼럼 unique 수가 너무 많아서 그냥 drop 하는 경우도 있었는데.. 기준을 어떻게 잡아야하나요? 그냥 너무 많다싶으면 그냥 삭제해도되는건지?..(종속변수뺴고) 개인적인 기준ㅇ ㅣ있으신가요? 혹시 괜히 날려서 0점 처리 되는 경우는 없나요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 해당 문제에서 원핫인코딩 사용시 (4116, 18) (1764, 18) (4116, 4159) (1764, 1807) 보시는 것처럼 엄청 늘어나게 되는데 그대로 랜덤포레스트로 예측하고 제출해도 괜찮을까요? 그리고 인코딩이후에 트레인과 테스트의 열의 수가 다르면 뭔가 잘못된건가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train.descirbe(include='O'), test.descirbe(include='O') 한 다음에 범주형칼럼이 일치하고 유니크수가 같다면 바로 진행하고, 범주형칼럼이 다르다던지 유니크수가 상이하면 concat 해서 진행하면될까요?
이진분류 결과파일 생성시 submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) 이렇게 적으셨는데, 값이 1,0일 때만 그런가요? A/B/C와 같이 다중 분류인 경우는 어떻게 되나요..? 양성이라고 하신 부분이 무슨 뜻인지 잘 모르겠어서요... 다중이나 회귀일때는 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 로 적으면 되나요?
작업형 3 강의에 있는 유형들 다 풀어보았는데 간단히 정리해보니 수치형 데이터 결측치 → 눈치껏 처리 범주형 fillna('X') pd.concat 후 분리하여 원핫인코딩 회기/ 분류 따라 RandomForestRegressor/Classifier사용 하이퍼 파라미터 튜닝 max_depth 3~5, n_estimators 300-500(?) 이정도하면 무난히 점수 받을수 있을까요? 과정중에 잘못된게 있다면 짚어주시면 감사하겠습니다. 하이퍼파라미터 튜닝할때 저 둘이 같이 안쓰고 하나만 수정해도 과적합 문제가 발생하지 않을지도 궁금합니다. (저 범주안에서는 과적합 걱정하지 않아도될까요?)
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선생님 안녕하십니까 public void setString(String param) { string = param.getBytes().clone(); } getBytes() 메서드 호출 시점에 [] bytes 인스턴스가 새로 생성 되었으나 이후에 clone() 메서드를 호출하는 것은 getBytes()로 새로 생성한 인스턴스에 대한 또 다른 인스턴스를 생성하는 것이므로 이는 중복 생성이 아닌가.. 하는 생각이 들어 여쭙고자 합니다. 제 생각에는 매개변수의 타입이 [] bytes 임을 전제로 하시고 말씀하신것 같습니다만 말씀하시는 내용과 코드가 달라 혹여 수강생들에게 혼란을 주지 않을까 싶어 질문으로 남깁니다. 혹여나 제가 잘못 생각한 부분이 있다면 따끔히 지적 부탁드립니다. 항상 좋은 상의 만들어주셔서 감사합니다 (꾸벅)
cols = [ '지역', '작물종류', '토양유형', '등급'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df= pd.concat([train,test]) for i in cols: df[i] =le.fit_transform(df[i]) train = df.iloc[:4000] test = df.iloc[4000:] print(train.shape, test.shape)
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 값들을 고정시키고자 랜덤스테이트 = 0의 작업을 한다고 배웠는데 그럼 혹시 실전에서 나는 랜덤포레스트 원툴로 간다 라고하면 랜덤스테이트 = 0 등을 안적어도 무방할까요?
안녕하세요. 22강에서 'Video-요청용JSON구성(1개)' EDIT구간에서 아래와 같은 execution에러가 발생합니다. 캡쳐이미지도 첨부합니다. 직전 if단계까지는 execution이 정상적으로 실행되었습니다. edit구간의 json코드는 노션에 올려주신 코드 'Video - 요청용 JSON 구성(테스트용 1개)'를 사용했습니다. roblem running workflow The workflow has issues and cannot be executed for that reason. Please fix them first.