학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다!roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다  

원핫 인코딩 코드에서 괄호 안에 [cols]를 쓸 때와 columns=cols를 쓸 때의 차이가 궁금합니다.3-4 Feature engineering에서와 3-6 Regression에서 작성법이 달라서요. 3-6 Regression에서는 train[cols]로 썼더니 에러가 나네요ㅠ# 3-4 Feature engineering c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 3-6 Regression train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols)

인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ

보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요.문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다.지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우,분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우,회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False)output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요?그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b)이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 무게에서 - 120을 뺀 이유가 무엇인가요? 

위 코드를 실행하니 'could not convert string to float: 'Abbeville' 라는 에러가 전시됩니다.Abbeville를 float으로 바꿀 수가 있나요?

하고 싶은 것일부 주문이 서비스 유형: 픽업임에도 배달메뉴코드로 생성되어 이를 찾고 싶습니다. (배달메뉴와 픽업메뉴 코드는 서로 다름)엑셀 vookup을 사용해서 상품코드를 배달 메뉴 테이블에서 검색하고, 검색되지 않으면 오주문으로 판단하는 코드를 구현했습니다. 같은 프로그램을 파이썬을 통해 구현해보고 싶은데, 다른 dataframe에 없는 값을 찾아 행을 추가하는 과정이 어려워 조언을 구하고 싶습니다. 파이썬 코드df_pickup = 픽업 주문내역 데이터 프레임 delivery_menu_code = df_delivery_menu["상품코드"] df_misorder = pd.DataFrame() # 픽업 주문내역에서 상품코드를 꺼내 해당 상품코드가 배달 메뉴 코드에 포함되어 있는지 확인 # 만약에 코드가 없으면 해당 row를 df_misorder에 추가 for idx, row in df_pickup.iterrows(): misorder = df_delivery_menu[delivery_menu_code.str.contains(row["상품코드"], na = False)] if len(misorder) != 0: df_misorder.concat(row) else: pass # 어떻게 추가해도 계속 0개로 나와서, 도와주시면 감사드리겠습니다! len(df_misorder) 

train 데이터를 별도 분리안하고 범주형은 라벨 인코더로 스케일링하고나서 수치형데이터도 값이 큰건 minmaxscaler나 robustscaler로 적용하고 싶어서 개별 컬럼 선택해서 적용해보는데... 에러가 뜨는데 머가 문제인지 알수 있을까요?수치형 범주형 개별로 스케일링 하고 싶으면 데이터를 분리했다가 다시 합쳐야 하는 걸까요?train['Total_Trans_Amt'] = scaler.fit_transform(train['Total_Trans_Amt']) test['Total_Trans_Amt']=scaler.transform(test['Total_Trans_Amt'])

안녕하세요 선생님현재 모델링 및 평가(회귀)부분을 학습하고 있습니다.코드를 따라가면서 실습을 진행하고 있는데, rmse 값이 선생님과 달라 질문 드립니다.제가 알기로는 모델링을 하는 과정에서 예측한 값이 달라질 수 있고, 이에 따라 평가지표인 rmse 값이 다를 수 있다...라고 알고 있습니다.그런데 값의 차이 뿐만이 아니라 baseline과 scaler 적용 결과가 좋은지 나쁜지가 달라 질문드립니다.예를 들어, 선생님께서 하셨을때는 RandomForestRegressor의 baseline이 rmse값이 가장 좋았고(작았고), scaler를 적용했을 때 rmse가 커져서 scaler 적용은 하지 않는게 좋다~라는 내용의 실습이었는데제가 했을 때는 baseline의 rmse보다 scaler를 적용했을 때의 rmse가 작아 scaler를 적용하는 것이 좋다..는 결론이 나옵니다. 질문을 정리하자면,모델링을 하는 과정에서 선생님과 제가 실습한 예측값과 rmse가 다른게 맞는지다른게 맞다 해도 scaler 적용여부 등을 바꿀 수 있을 정도로 예측값과 rmse가 달라질 수 있는지(추가질문)달라지더라도 선생님 실습값 : 4728.xx 제 실습값 6025.174022213681 이정도로 달라질 수 있는지...(추가질문) 모델링 및 평가(회귀) 24:56에서 수험자는 알 수 없는 영역>y_test로 rmse로 구하시고 결과값이 17909.xx로 나왔는데 여기에서도 charges에 로그변환 한 이후기 떄문에 원래는 np.exp(pred)로 rmse를 구했어야 하는지일 것 같습니다. 감사합니다.   

안녕하세요 장고로 홈페이지를 만들고 있는데 궁금한 것이 있어서 질문남겨봅니다여러 엑셀파일을 업로드 해서 각 엑셀파일별로 편집 후 파일들을 하나로 합쳐서 다운로드 받게하려는 기능을 구현하려고 하고 있습니다각 파일별 업로드 후 편집하는 것 까진 구현했는데 그 파일들을 하나로 합쳐서 다운로드 하는 것이 구현이 안되는 상황입니다이럴때 함수로 그 파일들을 합쳐서 다운로드도 가능하게 할 수 있을까요?별도의 데이터베이스는 사용하지 않으려고 합니다장고쪽인지 또는 html쪽 문제인지 궁금합니다해당 코드의 주소입니다how to merge excel file with python django - Stack Overflow감사합니다 

안녕하세요 인프런에서 강사님의 강의(파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문)를 수강 중인 손승운입니다.질문'파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문' 강의 12강 내용 7분 18초를 보면 주피터 노트에서는 z.shape의 값이 (axis2, axis0, axis1) 순서로 나오고 제가 직접 주피터노트에 실습한 결과도 동일했습니다.하지만 7분 33초 중앙을 보면 shape를 (axis0, axis1, axis2)로 표현하셨는데, 이는 구글링을 통해 다른 사람들이 표현한 것과 같습니다.그럼 (axis2, axis0, axis1)와 (axis0, axis1, axis2) 둘 중 어느 것이 맞는 표현인가요? 혹시 원래는 (axis0, axis1, axis2)로 표현해야 하지만 numpy를 활용해 shape를 볼 때만 (axis2, axis0, axis1)로 표현되는 건가요?강사님의 강의 덕에 머신러닝 개발자가 되는데 한걸음 내딛을 수 있었습니다. 감사합니다. 편하신 시간에 답변주시면 감사하겠습니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요, 시리즈 추가하는 append에서 이러한 오류가 뜹니다. FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. concat 으로 바꿔서 하니,'DataFrame' object has no attribute 'concat'이런 오류가 뜨구요. squeeze가 돌아가지않아 빼고해서 dataframe 상태입니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. series 불러올때 squeeze 입력하면 오류떠요.The squeeze argument has been deprecated and will be removed in a future version. Append .squeeze("columns") to the call to squeeze.

안녕하세요, 강의를 듣다가 궁금해서 질문을 남겨 봅니다. df.loc[1, "가격"] 이렇게 해주면 4600이렇게 해당하는 가격이 나오는 건 알겠는데요.혹시 카페라떼의 행번호르 선택하지 않고, 순수하게 "카페라떼"여기에 해당하는 가격만을 검색해서 볼 수 있는 방법은 알 수 없을까요? 듣다보면 알려주실 거 같긴 한데, 갑자기 궁금해져서 이런저런 방법을 시도해도 안 돼서 이렇게 여쭙습니다.

안녕하세요, 같은 문제를 겪는 분들이 있으실까 싶어서 함께 공유드립니다.저의 경우 아래와 같은 이슈가 있었습니다.!pip install lightgbm > 정상 설치 완료되었다고 안내가 떴지만, 이후 강의자료에서 각 라이브러리 임포트 시 no such file 에러 발생구글링 결과 맥 사용자 일부에게서 공통적으로 나타나는 이슈인 것 같습니다. (참고 링크: https://stackoverflow.com/questions/44937698/lightgbm-oserror-library-not-loaded) 저의 경우에는 터미널을 통해 cmake 어쩌고...나오는 부분은 이해가 되지 않아 다른 답변을 찾던 중, 주피터 노트북에서 아래와 같이 실행하면 해결되었다는 답변을 발견했습니다.conda install lightgbm위 코드를 실행하고 몇 분 간 기다리면 결과 화면이 쭈욱 나오는데요, 이때 강의자료에 있는 라이브러리 임포팅 코드들을 다시 실행했더니 정상적으로 lightgbm 라이브러리 임포팅이 완료되었습니다.다만, 처음에 답변을 달아 주신 분과 저 모두 m1 mac을 사용하는 환경에서 해결되었습니다. 위의 방법으로 해결되지 않으셨을 경우에는 첨부 드린 링크 참고하시면 좋을 것 같습니다.다들 파이팅입니다. 감사합니다.

오류패키지목록, 3.6파이썬 환경에서 FinanceDataReader import하는데 오류가 나네요jupyter-lab으로 실행 시 오류없이 진행가능하나 vscode로 진행해보고 싶어서 혹시 답변 가능할까요구글링 열심히 했는데 잘 모르겠네요

기존에 있었던 Market(시장)이 데이터에 없어서 예제코드 일부가 커밋이 안되고 있습니다. fdr 라이브러리를 사용해야하는 걸까요? 진행이 안되어 답답합니다.감사합니다.

혹시나 수업을 들으면서 위와 같은 문제가 생기셨을 분들을 위해 남깁니다.시스템 환경 변수 -> 환경 변수 -> 시스템 변수 Path 편집 -> c:\users\<username>\appdata\roaming\python\python39\site-packages path변수에 추가해당 변수에 경로를 붙어넣기 해도 문제가 해결이 되지 않는 경우https://github.com/Kaggle/kaggle-api 참고하시면 좋을 것 같아요!