학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 듣다가 기출 유형에는 결측치가 있는 경우가 없었어서 질문드립니다. 기출에서는 타겟이 범주형 자료일 때를 감안하여 전처리 전에 target =train.pop('타겟컬럼') 을 입력하고 이후 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 이해했는데 만약 train data 와 target column data 둘 다에 결측치가 있다면 먼저 결측치를 처리한다음에 pop 함수 처리를 하는게 맞지 않나요???
안녕하세요 강사님! 작업형2유형 질문이 있어서 글 남깁니다. pd.get_dummies 함수를 사용하면 컬럼수가 10개인것이 200개, 300개로 증가하는 경우가 있습니다. 문제가 없는건지 궁금합니다! concat 함수 말고 test = 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?
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: -0.03400981426239014 제가 실행한 결과: -0.013191699981689453)
안녕하세요. 강의 초반에 Sort인터페이스와 Pageable인터페이스를 말씀해주셨는데, 이후에 Sort에 대해서는 언급이 없으셔서 질문드립니다. 주로 Pageable을 사용하고 Sort는 사용을 잘 안하는것일까요? Sort를 사용하는 경우는 어떤 경우에 주로 사용하나요?
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 같아서요ㅜㅜ ex) test_id = test.pop('id')
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 roc-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 했으면 train_test_split 이 코딩은 더 안해도되나요? 이것도 또 해야하나요? X_tr, X_val, y_tr, y_val 이요
