선생님, 이제 한 열흘 정도 남은 상황에서강의 보면 이해는 되는데 실제로 타이핑 치려니까 머리속이 하얘지면서 어려운데, ㅠ 앞으로 남은 기간동안은 어떤 방식으로 공부를 하는게 좋을까요? 강의를 빼곡히 노션에 정리하면서 멘트나 그런것들 정리해뒀는데... 막막하네요ㅜ.ㅜ 1유형은 캐글 반복 + 2유형 기출만 반복(1~7회)3유형은 회귀분석이랑 분산분석 2개만 외워가려고요..ㅎ 갑갑하네요ㅜ.ㅜ 증말

문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다.from statsmodels.formula.api import logitmodel = logit('purchase~income', data=train).fit()target = test.pop('purchase')pred = model.predict(test) > 0.5from sklearn.metrics import accuracy_scoreprint (round(accuracy_score(target, pred),3)) 답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다.다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요?그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?

답변 감사합니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요cond1 = df['종량제봉투종류'] == '규격봉투' cond2 = df['종량제봉투용도'] == '음식물쓰레기' cond3 = df['2ℓ가격'] != 0 df = df[cond1 & cond2 &cond3] print(round(df['2ℓ가격'].mean()))위 작업에서 cond1,2,3를 df에 대입하지 않고 print문으로평균을 구할 수 있는 방법이 있나요??아니면 따로 방법이 없어서 df에 대입 후 2ℓ가격의 평균을 구한 건지 궁금합니다!

안녕하십니까. 선생님 수업 잘 듣고 있는데 제가 전처리나 피처엔지니어링에서 정확한 기준을 모르겠습니다. 그냥 object타입을 모두 제거하거나 아니면 결측치가 있는 경우 어떤것은 제거하고 어떤것은 0으로 채우는데 정확한 기준이 있나요? 있다면 대략적인 기준을 알고 싶습니다.

문제에서 자료형이 object인 칼럼을 삭제하라고 하였는데df.head()로 출력하면 'age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views' 가 object인 칼럼을 제외한 칼럼이지만,df.info()로 출력하면 아래 사진과 같이 'age', 'f1', 'views' 만이 object인 칼럼을 제외한 칼럼으로 나옵니다.어떤게 맞는 기준인지 판단하기가 어려워 질문 드립니다.이럴 땐 어떻게 사고하고 판단하여야 할까요?

피처 엔지니어링의 전체 과정에 대해서 잘 이해가 안되서 질문 드립니다.데이터 전처리를 통해 결측값과 이상값을 처리하고, 수치형 변수와 범주형 변수로 나눈 뒤 수치형 변수는 스케일링을 적용하고 범주형 변수는 인코딩을 적용하고 그 이후에 나눈 수치형 변수와 범주형 변수를 합친다.만약 수치형 변수와 범주형 변수를 합친 후 train 데이터와 test 데이터의 shape를 출력했을 때, 각각의 컬럼 수가 다르다면 인코딩을 잘못한 것이다.train데이터와 test 데이터의 shape를 출력했을 때 컬럼 수가 다르다는 걸 알게 되면 그때부턴 어떻게 해야 되나요?데이터를 다시 새로 load하고범주형 변수와 수치형 변수의 컬럼 정보를 리스트에 저장한 후 train data와 test data를 합쳐서합친 전체 data의 수치형 변수 컬럼과 범주형 변수 컬럼에 대해 각각 스케일링과 인코딩을 진행한 후 train data와 test data로 나눠줘야하는 건가요?제가 이해한 것이 맞는 건지 궁금합니다!!강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다!^^

아래는 수업 자료에 있는 풀이부분 코드이고,from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/빅분기 놀이터 Dataset/members.csv') df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) df['year'] = df['subscribed'].dt.year df['month'] = df['subscribed'].dt.month df['day'] = df['subscribed'].dt.day df = df.groupby('month').count() print(df.sort_values('subscribed').index[0]) ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-2092ad4ed95e> in <cell line: 10>() 8 df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/빅분기 놀이터 Dataset/members.csv') 9 ---> 10 df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) 11 df['year'] = df['subscribed'].dt.year 12 df['month'] = df['subscribed'].dt.month 4 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/_libs/tslibs/strptime.pyx in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime() ValueError: time data "9690" doesn't match format "%Y-%m-%d", at position 21. You might want to try: - passing `format` if your strings have a consistent format; - passing `format='ISO8601'` if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format; - passing `format='mixed'`, and the format will be inferred for each element individually. You might want to use `dayfirst` alongside this.이는 에러 코드입니다.df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed'])이 코드에서 발생한 에러입니다.

선생님 분류 문제에서 확률을 예측하라고 제시되고 평가는 f1-score로 하라고 하면평가부분에서는model.fit(X_tr,y_tr)pred = model.predict(X_val)print(f1_score(y_val,pred))이렇게 하고예측부분에서는pred = model.predict_proba(test)이렇게 하고 제출하면 될까요 ?제가 이해한게 맞나 긴가만가해서 여쭤보고싶습니다..!

질문 1. 3-4 피쳐엔지니어링 강의 부분과10-2 공식예제 체험형 2 연계 질문이 있습니다.아래건 10-2에서 풀어본 거입니다.import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # EDA print(train.shape, test.shape) # print(train.info()) # 범주형 주구매상품 , 주구매지점 # print(test.info()) # 범주형 주구매상품 , 주구매지점 # print(train.isnull().sum()) # 결측치 환불금액 # print(test.isnull().sum()) # 결측치 환불금액 ## 전처리 (결측치, 이상치) # print(train["환불금액"]) train["환불금액"] = train["환불금액"].fillna(0) test["환불금액"] = test["환불금액"].fillna(0) # print(train["환불금액"]) ## 피쳐엔지니어링(스케일링, 인코딩) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include="O") for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) ## 검증데이터셋 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train.drop(["성별"], axis=1), train["성별"],test_size=0.2, random_state = 100) ## 평가지표 및 모델 불러오기 from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 100) rf.fit(x_tr, y_tr) pred_rf = rf.predict_proba(x_val) print("roc_auc:",roc_auc_score(y_val,pred_rf[:,1])) # 기본 0.6258311184510446 # 인코딩 후, 0.6356067057174067 # 예측 (테스트셋에 적용) pred = rf.predict_proba(test) # print(pred) # print(pred[:,1]) # df 생성 및 제출 df = pd.DataFrame({"pred": pred[:,1]}) # print(df) df.to_csv("result.csv", index=False) print(pd.read_csv("result.csv"))라벨? 레이블? 인코딩 하면서cols 변수를 만들 때, .columns 를 추가하지 않아도 결과까지 문제 없이 되더라고요. .columns를 추가하면 시리즈 타입의 변수가 생성되고, 위에처럼 빼면 데이터프레임 차원 타입으로 변수가 생성되는건 확인했습니다.그래서 간편성을 위해 .columns 를 빼고 원핫 인코딩도 가능한가3-4 강의 때 자료를 적용해서 돌려봤습니다n_train = X_train.select_dtypes(exclude = 'object').copy() n_test = X_test.select_dtypes(exclude = 'object').copy() #사본 작성시 copy() 넣어서 실행 c_train = X_train.select_dtypes(include='object').copy() c_test = X_test.select_dtypes(include = 'object').copy() cols = X_train.select_dtypes(include="O") c_train = pd.get_dummies(c_train[cols]) c_test = pd.get_dummies(c_test[cols]) 그랬더니 에러가 발생 하더라고요.# ValueError: Boolean array expected for the condition, not objectcols = X_train.select_dtypes(include="O").columns # 이렇게 .columns 를 추가하고 돌리니 사용 가능cols 변수 생성할때 다시 .columns 를 추가하고 돌리니까 에러 없이 끝까지 잘 되더라고요.라벨 인코딩에선 문제 없던게 원핫 인코딩에서 ValueError: Boolean array expected for the condition, not object가 발생하는 이유가 뭔지 궁금합니다.인코딩은 라벨이든 원핫이든 cols 변수 때 select_dtypes(include="O).columns 으로 .columns 까지 다 입력하는걸로 연습하는게 맞는거 같은데 오류 발생은 이해가 안되네요.  질문 2.※ 피쳐엔지니어링에서 train, test 셋을 분리( .copy() )해서 수치형은 스케일링하고 범주형은 인코딩 한 다음, 합치기 ( .concat() ) 하는 방식이 아니라수치형 부분 칼럼을 변수(cols_n)로 받고, 범주형 부분을 변수(cols_c) 으로 받아서, 데이터셋을 수치와 범주형으로 분리하지 않은 상태에서 각각 스케일링, 인코딩을 적용하고 검증데이터셋 분리-> 모델 & 평가지표 불러오기 -> 예측(테스트셋 적용) -> df 생성 -> 제출 하는 방법은 어렵나요?아래 처럼요. [train, test 2개 데이터셋 제공시]# train셋엔 있고 test셋엔 없는 target에 해당하는 칼럼 분리target = train["target"]cols_n = train.drop("target", axis=1).select_dtypes(exclude="O).columnscols_c = train.drop("target",axis=1).select_dtypes(include="O").columns# "target" 데이터는 범주형이든 수치형이든 스케일링이나 인코딩을 하면 안되므로 제외시킴(이거 맞나요?)또는target = train.pop(["target"])cols_n = train.select_dtypes(exclude="O).columnscols_c = train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형 민맥스 스케일링 작업 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n])  ## 범주형 라벨 인코딩 작업 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 그 다음 검증데이터셋 분리 ~~~~~~~~~~~ 제출 [X_train, y_train, X_test 3개 데이터셋 제공시]cols_n = X_train.select_dtypes(exclude="O).columnscols_c = X_train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형 민맥스 스케일링 작업 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) X_test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n]) ## 범주형 라벨 인코딩 작업 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) # 처음에 X_test[col] = le.transform(X_test[col]) 이후 검증데이터셋 분리 ~~~~~~~~~~~ 제출 이런 식으로요.작업형2에서 피쳐엔지니어링 부분이 특히 어려워서 조금이라도 간편하고, 범용성 높은 방법을 찾는게 머리 속 정리하기도 쉽고, 외우기도 좋을 거 같아서 고민중입니다.

안녕하세요~~ 루비네 코딩 입니다 ^^유저인증 라이브러리 (streamlit-authenticator)를 설치할 때 다음과 같이 과거 버전을 명시해 주세요.pip install streamlit-authenticator==0.2.2본 강의는 Python 버전 3.9.13, streamlit 버전 1.19.0에 맞추어서 제작되었습니다.streamlit-authenticator도 최신 버전이 아닌 V0.2.2를 설치해 주셔야 합니다.만약에 다음과 같이 설치 한다면 최신 버전이 설치됩니다. pip install streamlit-authenticator => Streamlit도 최신 버전으로 업그레이드 되어 많은 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. => 이 경우에는 새롭게 가상환경을 생성하고 모든 것을 다시 버전을 맞추어 설치하셔야 합니다.감사합니다~    

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요target = train.pop("price") train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 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) 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 mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse **0.5 print(rmse) 이런식으로 rmse를 만들면 될까요??

어떤 경우는 pop()을 사용하고 어떤 경우는 사용하지 않는 것 같은데, 명확히 이해가 안되서 질문 남깁니다. pop() 으로 train셋의 target 값 보존을 위한 것인가요? 아니면 df 생성 때 pred 값이 외의 칼럼을 함꼐 출력하기 위해서인가요? 

import pandas as pd df = pd.read_csv("nf.csv") # print(df.head()) df['date_added']=pd.to_datetime(df['date_added']) df['year']=df['date_added'].dt.year df['month']=df['date_added'].dt.month cond1=df['year']==2018 cond2=df['month']==1 cond3=df['country']=='United Kingdom' #print(len(df[cond1&cond2&cond3])) #print(len(cond1&cond2&cond3)) 여기서 맨밑에 샵 두줄이 어떻게 다른건가요? 두개 결과가 다르게 나오는데 시험상황에서 실수할것 같아요 ㅜ 헷갈립니다.

시험 테스트 환경에서 파이썬으로 프로그램을 짜고 답안을 도출해서 왼쪽상단에 답안제출 화면으로 가서 답안을 넣고 다시 프로그램 화면으로 돌아가려고 풀이화면을 눌렀는데, 프로그램 작성 코드가 다 없어 집니다. 시험 테스트 환경에서만 그런 것인지? 시험환경에서도 이렇게 된다면 어떻게 해야하는지 문의 드립니다.

선생님 train과 test 데이터에서 회원ID를 드랍하지 않고 모델에 가져가는 이유가 궁금합니다.

위의 다중선형회귀에서 유형 칼럼은 범주형 변수인데,C(유형) 으로 안해줘도 되나요?

sklearn으로 rmse 활용하는 방법을 알려주셨는데공식이 너무 길고 암기가 어려워서요 코드 전체를 외워야 한다는 말씀이시죠?그리고, 대안으로 말씀주신 mse는 사용법이 어떻게 될까요?from sklearn.metrics import mean_squared_error랜덤포레스트 모델생성/학습/예측 ~이후mse(y_val, pred)위와 같이 작성해서 점수를 산출하면 되는게 맞는지 궁금합니다!

2유형 풀때마다 조금씩 헷갈려서 저만의 베이스라인을 잡고가려는데아래와 같이 틀을 잡아도 괜찮을까요?# 데이터 불러오기 import pandas as pd X_test = pd.read_csv('X_test') X_train = pd.read_csv('X_train') y_train = pd.read_csv('y_train') # EDA실시, 제출용 아이디 값 분리, 데이터 전처리(예: 라벨인코더) X_train = X_train.drop('ID', axis = 1) X_test_id = X_test.pop('ID') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = X_train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # 검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train['변수'], test_size = 0.2, random_state = 2022) # 분류일때는 stratify=y 설정추가 # 랜덤 포레스트 from sklearn.ensenble import RandomForestClassifier # 회귀문제시에는 Regressor from sklearn.metrics import 평가지표 # 시험에서 요구하는 평가지표 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) # model.predict일수도 있음 print(평가지표(y_val, pred[:,1])) # 0,1중 시험에서 요구하는 값 #예측 pred = model.predict_proba(X_test) # model.predict일수도 있음 print(pred) # 데이터 프레임 만들기, 제출 result = pd.DataFrame({'ID': X_test_id, '변수': pred[:,1]}) result.to_csv('수험번호.csv', index = False)또한 모델학습시에 predict_proba와 predict을 어떻게 구분하여 사용하는지 아직 헷갈리는데 설명해주시면 감사하겠습니다!

왜 출력결과 index 2번에 False라고 나올까요?? True 아닌가요?