단순 데이터가 많다는 이유로 삭제를 해야하는 건가요?

 아래의 코드를 입력하면 다음과 같은 에러가 발생합니다 KeyError: "['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] not found in axis"왜 이런 건가요?ㅠㅠcols = ['name','host_name','last_review','host_id'] print(train.shape) train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) print(train.shape)

레이블 인코딩 시le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col = le.fit_transform(..) c_test .... for 문 전에 레이블 인코더를 호출하여 선언하고 for문 내에서 또 하는 이유는 무엇인가요? for문 시작 전 한번만 해 줘도 되는 게 아닌가해서 질문드려 봅니다.

실습 파일 예제를 받고 싶은데 안내해주신 사이트에는 없습니다.확인부탁드립니다.

members.csv을 다운받았을 때 데이터가 깨지는 현상이 발생하는데해결방안이 있을까요

위의 코드를 그대로 입력하고 baseline 코드까지 문제가 없다가 label에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다. KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err:index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Gender' The above exception was the direct cause of the following exception: 아래는 입력한 코드입니다. 어떤 부분이 문제일까요? ㅠㅠ#label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) train[cols].head()

캐글 타이타닉 문제에서검증 데이터 분리 작업을 안해도 되는건가요?수업 영상 작업형2 모의고사는 전부 검증 데이터 분리 작업을해주셨던데,안해도 무방한건지 궁금합니다.

안녕하세요. dir 이나 __all관련해서,,,print(sklearn.__all__) 은 알겠는데요. 그 다음,,,  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 여기서,, randaomforestclassifier 이게 생각이 나지 않을때 이걸 찾을 수 있는 방법은 없는지요?  

안녕하세요,작업형3을 공부하던 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 어떤 상황에서 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA)를 수행하는건지명확히 분류가 잘 안 되는데 위와 같이 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석 중어떤 것을 수행할지는 문제에서 주어지는 사항일까요? 감사합니다!

train = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_train.csv')test = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_test.csv')target = train.pop('TotalCharges')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022)from sklearn.metrics import mean_absolute_errorfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=2022, max_depth=7, n_estimators=600)rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict(X_val)answer = rf.predict(test)rf.predict(X_val)까지는 잘 예측이 되어,866.4986350062683의 값을 얻었습니다.그리하여 마지막으로 본 test파일을 예측하여 제출하려고 하는데, 계속해서 오류가 발생하네요 ㅠㅠㅠ아래는 에러 코드입니다.ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[97], line 14 12 rf.fit(X_tr,y_tr) 13 pred = rf.predict(X_val) ---> 14 answer = rf.predict(test) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 - customerID_CUST0002 - customerID_CUST0006 - customerID_CUST0007 - customerID_CUST0008 - ... Feature names seen at fit time, yet now missing: - customerID_CUST0000 - customerID_CUST0003 - customerID_CUST0004 - customerID_CUST0005 - customerID_CUST0009 - ...

문제 4번 질문드립니다.cols = df.select_dtypes(exclude='object').columns df = df[cols]왜 이건되고cond1 = df.select_dtypes(include='object').columnsdf= df[~cond1]왜이건 안되나요?

>>views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오<<이 문제를 풀이할 때, 강사님이 말씀해주신 것처럼 문제를 풀었는데답 밑에 이런 문구들이 표기됩니다.133 <ipython-input-34-9be3d2c84afd>:11: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3)이렇게 표기되어도 정답 인정은 되는 것인지 궁금합니다.  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요! 열심히 한강의씩 듣고있는 수강생입니다.항상 너무 자세히 설명도 너무 잘 해주셔서 감사합니다.일원분산분석 수강중 melt를 진행하고 이렇게 나온것까지는 이해가 됐습니다! 혹시 분산분석테이블에서 ols를 할 때 종속, 독립을 넣어야하는데 어떻게 구분해야할지가 문득 궁금해져서 질문을 남기게 되었습니다..! 보통은 맨 우측에있는 부분을 종속변수로 알면 될까요?  

#text= text.replace("파이썬", "머신러닝").replace("분석기사", "분석을 위한") 에서여러단어 변경 시 유의사항으로 앞에서 부터 실행돼서 파이썬부터 머신러닝으로 바꿔야 한다고 말씀하셨는데 앞에서 부터 실행되면 분석기사부터 바꿔야되는 거 아닌가요?왜냐면 text = 빅데이터 분석기사 파이썬 공부 순이라서.앞에서 부터 실행된다는게 분석기사부터 바뀌는게 아닌가 하는 생각이 들어서 여쭤봅니다. #text= text.replace("분석기사", "분석을 위한").replace("파이썬", "머신러닝") 으로 바꿔서 실행해보니'빅데이터 분석을 위한 머신러닝 공부' 라는 값이 도출됩니다.  

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 어느정도 찾아본 결과 옵티마이저는 최적의 파라미터를 찾아주는 알고리즘을 뜻한다고 합니다.그런데 제가 듣기로는 경사하강법도 비슷한 개념인 것 같습니다.그렇다면 옵티마이저 안에 경사하강법과 monentum, adagrad 등등 다 포함되는 건가요?

 어디가 문제일까요? ㅠㅠ 라벨인코딩이 너무 어렵게 느껴져서 원핫인코딩만 외웠는데 적용이 힘드네요 도와주세요~~

각 작업형 끝에 캐글 문제 풀이 적혀있는데 이건 어디서 푸는걸까요? 궁금합니다.

rf = RandomForestClassifier(random_state=0) 여기서 random_state를 꼭 해줘야 하나요? 이제까지는 안했던거 같아서요.

혹시 학습용 CSV 파일을 메일로 받아볼수 있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# print(train.shape,test.shape) #2482# print(train.info(),test.info())# print(train.isnull().sum()) # 결측값 존재함# print(test.isnull().sum()) # 결측값 존재함# 전처리train = train.fillna(0)test =test.fillna(0)# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())target = train.pop('성별')df= pd.concat([train,test])df = pd.get_dummies(df)train = df.iloc[:len(train)]test = df.iloc[len(train):]print(train.shape,test.shape)# 모델 분리 및 검증 from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=22)# print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape)# 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=22)rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict_proba(X_val)# 결과 pred = rf.predict_proba(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]})submit.to_csv('result.csv',index=False)print(pd.read_csv('result.csv').head())print(pd.read_csv('result.csv').shape) #2482  이 식으로 풀어도 될까요??