안녕하세요 선생님! 섹션 3 처럼 object가 많이 나왔을때 labelencoder를 하지 않고 cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: set_train = set(train[col]) set_test= set(test[col]) same = (set_train == set_test) if same: print(col, "\t카테고리 동일함") else: print(col, "\t카테고리 동일하지 않음") print("\n ===== target 기술 통계 =====") print(train['price'].describe()) 이렇게 하는 이유가 궁금합니다!! 이런것도 외우고 가야될까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래 코드가 9번 답 코드에 존재하는데 이 과정이 왜 있는지 몰라 문의 드립니다. pred = (pred > 0.5).astype(int)
1유형 : 내주신 문제39개중에 20번대 후반 이후로 잘 못푸는 상태(datetime부분이 약함) 2유형 : 40점 만점 가정 3유형 : 분산분석 제외 summary에서 찾는것 모두 가능 (카이제곱, 독립성, logit, ols) 이 상태인데 남은 4일동안 1유형을 보강할지, 분산분석을 알아갈지 고민인데 어떻게 생각하시나요..?
eda 진행하여 object인 컬럼들 모두 라벨인코딩 진행한 후, X_train=X_train.drop(columns=['ID']) X_testID = X_test.pop('ID') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_train,y_train) pred = model.predict_prova(X_test) 진행하였는데 모델 학습 돌리는 과정중에 계속 런타임이 빙글빙글 돌아가면서 학습이 되지않습니다 왜 그런걸까요..? ㅠㅠㅠ
작업형 2에서 pred를 그냥 쓰는게 아니라 pred[:,1]를 쓸때 이해가 안가서 그냥 이대로 암기했었습니다. 이걸 쓰는 이유를 정확히 알고 싶은데 roc_auc는 양수의 확률 값을 예측한걸 평가하는 것이고, 나머지 분류지표는 0또는 1을 예측한걸 평가하는 지표이기 때문에 roc_auc경우에만 양수인 컬럼을 따로 지정하기위해 pred[:,1]를 사용하는 것이 맞을까요? 그렇다면 roc_auc일때만 pred[:,1]이렇게 따로 지정해주면 될까요?
test_id = test.pop('id') 이렇게 따로 빼두는 이유가 저장할때 id컬럼을 생성하기 위해서라면, 굳이 pop함수로 빼지 않고 저장할때 직접적으로 pd.DataFarme({'id':test['id'], 'y_pred':pred}) 이렇게 test['id']로 적으면 안되는 걸까요?
안녕하세요. 섹션5-27 강의 수강 중 입니다. 인코딩 파트의 가장 윗 부분 코드와 관련하여 y_train = train.pop("income") 단독 실행 시 KeyError 에러가 발생합니다. 다만, 상단의 모두 실행으로 실행 시 정상 작동 됩니다. 에러 메시지에서도 '위의 예외는 다음 예외의 직접적인 원인이었습니다.' 라고만 표시되어 어떻게 조치를 취해야 하는지 감이 잘 오지 않습니다ㅠㅠ + 상단의 데이터 불러오기에서 데이터를 확인했을 때 income 컬럼이 있는 것 확인했습니다. + 바로 아래의 원핫인코딩 코드에 커서를 놓고 런타임-이전 셀 실행 으로 실행하니까 이때는 또 정상 작동을 하네요?
2유형에서 원핫인코딩이나 레이블 인코딩 후에 민맥스나 스탠다드 스켈링을 하는데요 스케일링할 때 범주형 데이터를 제외하는 작업을 하지 않고 그냥 통으로 train과 test 스케일링을 하고 있거든요. 혼자 공부하니까 제대로 하고 있는지 의문이 되네요 그냥 통으로 스케일링 해도 결과값에 영향이 없나요? from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler sc = MinMaxScaler() train = ms.fit_transform(train) test = ms.transform(test)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 아래 두 코드 중 하나를 쓰면 될까요? 두 코드는 똑같은 의미인가요? 해당 문제로 적용했을 때, 같은 값이 나오긴 합니다만,, 현재 강의에서는 첫번째 코드 [작업형3] 9. 로지스틱 회귀 에는 두번째 두 줄짜리 코드로 적혀있어서 둘 중 하나로 외워두면 될지 궁금합니다.(임계값이 따로 나오지않으면 >0.5 를 적용하는것으로 전제하에..) pred = model.predict(test) > 0.5 pred = model.predict(test) pred = (pred > 0.5).astype(int)
이번 예시문제에서 train ,test를 26번째 줄 처럼 align 해주지 않으면 '주구매상품_소형가전'이 train에서만 존재해서 에러가 발생하는데 이번에 처음보는 에러라서 GPT가 저 줄을 추가하라고 알려줘서 알게 됐는데, 원래 원핫인코딩에는 저런 align을 외워둬야할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 실제시험에서 제가 선생님처럼 데이터전처리하면서 커스터머아이디를 드랍할 여유가 없을것같은데 그냥 타겟에다가 팝만 하면 안될까요? 그러면 아예 오답이 돼버릴까요?
