해당 건 랜덤포레스트 + 강사님이 최근에 공지 올리신 chat GPT 통해서 진행하는 건이요. train, test = train.align(test, join='left', axis=1)해도 에러가 뜨더라구요. 확인해보니 NaN이 많고, float64에러(?) 발생되어 train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 밑에 한번 더 test = test.fillna(0)를 해줘야 에러메시지가 없어지던데 어떻게 구성해야되나요? 체험환경 문제조차 못풀고있는 제가 답답하네요.. ㅋㅋㅋ
안녕하세요 인프런과 시나공을 열심히 하고 있는데요 지난번에도 질문을 드렸는데 계속 안돼서 다시 질문드립니다 ㅠ 한 셀에서 연습중인데요 쌤 말씀대로 target = train.pop('TotalCharges') --> 실행하고 밑에 겟더미스 실행하면 ---> KeyError : 'TotalCharges'가 나옵니다.. 다른 문제에서도요 똑같이.. 그래서 저 train.pop부분을 주석처리하고 연습하긴 하는데 이게 맞는건가요??ㅜ 그리고 2유형은 시나공에 나와있는 코드를 모두 한 셀에 적어서 결과파일 만들어서 제출하는거 맞죠?? #데이터 전처리 target = train.pop('TotalCharges') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape)
아래 해설에있는 ob / ex는 수험자가 구하는건가요? 아니면 문제풀이에 제시해서 주는건가요. sort_index().to_list() 해당 건 안풀어본거라서요. ob = df['항암약'].value_counts().sort_index().to_list() ex = [0.1 * 20, 0.05 * 20, 0.15 * 20, 0.7 * 20]
제가 cs가 조금 약해서 그런데... 커널객체랑 jvm내 객체랑.. 크게 보면 같은 의미라고 할수있나요? 자바에서 객체는 JVM이 관리하는 메모리 내 인스턴스--> 인데... 커널 객체도... 만약에 C로 짜여진 운영체제라면.. 네이티브 메모리에 올라가있는 데이터구조 인스턴스..?라고 해야하나 그런걸 의미하는걸까요?
제가 작업형3에 매우 자신이없고 작업형1도 9회차 유형보고 많이 꺾여서 캐글 빅분기놀이터 작업형1 35개였나요? 그걸 하루에 한번씩 계속 회독중인데 이렇게공부해도 괜찮은걸까요..?? 문제를 외워버리는거같아서요 ㅠ 그리고 또 풀긴푸는데 자꾸 좀 멍청하게 푸는듯해서.. 예를 들면 함수나 한줄이면 끝날걸 변수를 계속 만들거나 조건을 몇개씩 만들어서 푸는거같아서요 아니면 표에서 직접 눈으로 푼다던가하는거같아요 이래도 괜찮을까요??
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안녕하세요. email operator dag을 수행하니 다음과 같이 에러가 납니다. 아래는 제 yaml 파일 설정과 dag 파일입니다. 참고로, google 계정의 보안메뉴에서 앱 비밀번호 설정 메뉴가 조금 바뀌어서 제가 나름대로 search 하여서 앱 번호를 받았습니다. 제 dag입니다. 혹시 airflow.cfg 파일에 들어가보니 SMTP 설정이 되어 있지 않습니다. 관련이 있을까요? 에어플로우 UI 메뉴에서 admin - Connections 에 들어가보았더니 connection이 아무것도 없습니다. 도와주세요!
판다스5 강의 2:51 에서 아래 코드가 있는데요. 여기서 원산지,메뉴 기준으로 그룹핑 하면 정상인데 df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) 원산지, 칼로리를 하면 에러가 뜨더라구요. 왜그런거죠? 왜 칼로리를 넣으면 안되는건가요??
안녕하세요, 선생님. 늦게나마 이번 실기 준비하고 있습니다! 항상 감사드려요! 해당 문제를 스스로 풀어 출력된 결과를 선생님의 결과와 비교하는 가운데, 다음과 같은 차이점이 있었습니다. 수치형 변수의 결측치를 mean 값으로 대체 유니크 값이 너무 많은 변수(Item_Identifier)를 삭제 위의 두 경우 제외 동일한 조건에서 레이블 인코더를 통한 인코딩(train, test 모두 범주형 변수 유니크 값이 동일하여 concat 진행 안함) lgbm 회귀보다 rf 회귀 모델이 RMSE 검증 결과 더 낮은 에러 값을 갖기에 rf 모델 선택 결과적으로 선생님과 근소한 차이로 RMSE 값이 조금 더 낮은 모델을 학습시킬 수 있었는데, 혹시 위의 과정 상 문제가 있는 것은 아닐지 걱정됩니다. 물론, 전처리 과정이나 변수 선택 등 코딩하는 사람에 따라 다를 수 있겠습니다만, 배우는 과정에서 선생님의 코드가 정석이기에 가급적 따라 배우려고 하는 마음에 오히려 좋은 결과를 의심하게 되네요. 번거롭게 해드려 죄송하면서 한편으로 항상 감사드립니다!
원핫 인코딩 (pd.get_dummies)를 사용하여 다중공선성을 제거 했을때, from statsmodels.formula.api import ols model = ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_B + 유형_C', data=df).fit() print(model.summary()) 강의에서는 B와 C를 보는 경우만 보여주셨는데, 혹시 유형 A,B,C까지 다같이 보고 싶을때, model = ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_A + 유형_B + 유형_C', data=df).fit() 이렇게 유형A도 포함시켜서 작성해야 하는지 문의드립니다! 추가로 기출이나 보통 A,B,C 전체 독립변수를 물어보는 경우가 자주 있는지 궁금합니다~!^^
