안녕하세요, 강사님.확인차 질문 드립니다. 작업형2에서 문제를 풀고 해당 코드까지 실행하여 result.csv가 잘 생성된 것을 확인했다면, pd.DataFrame({'pred': pred}).to_csv('result.csv', index=False)print (pd.read_csv('result.csv')) 여기에서 바로 '제출' 버튼만 누르면 result.csv의 제출이 완료되는게 맞는건가요?

안녕하세요. 3회 기출 작업형 2 결과값 질문드립니다.예시답안은 소수점 여섯째자리까지 나왔는데저는 소수점 두자리까지 나왔습니다..채점해보니 0.7817221067221068이 나오긴 했습니다.강의에서 제가 놓친 부분이 있을까요.표현 자리수의 별도 설정이 필요한지, 코딩의 미흡함인지 알고싶습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다.(강의와 동일하게 수치형 4컬럼 - 로버스트 스케일링, 범주형 - 원핫인코딩, 분리 및 병합 X,원핫인코딩만 적용해도 동일한 자리수 결과)

체험환경 문의하기로 고객의 예측 성별(0: 여자, 1:남자) 에서 평가지표는 ROC_AUC이고 (pred 결과 양성일 확률)CSV파일 예시는 0, 1 로 되어있어 (pred 결과 0, 1) 어떤형식으로 제출하는게 맞는건지 문의해봤는데저렇게 답이왔어요. 아무리 생각해도 이상한데 뭐가 맞는걸까요? 

 모의고사 1회 입니다아래 코드에 틀린건 없을까요?최종적으로 제출할때 print는 여기에 1개만 있어야하는거죠?print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) 평가지표에 print 하면 안되는거맞죵? 확인부탁드립니다. #기출1회 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") #***********************데이터확인 # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) #target=성별# print(test.head()) #문자형2개# print(train.info()) #결측치 있음# print(train.isnull().sum())# 환불금액       2295# print(test.isnull().sum())# 환불금액       1611  #***********************전처리 *결합it인 #결측치제거/있음train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) #train합치기/없음# pd.concat([X_train, y_train['성별']],axis=1) #id없애기/있음train= train.drop('회원ID',axis=1)test_id= test.pop('회원ID') #t타켓target=train.pop('성별') #인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# from sklearn import preprocessing# print(dir(preprocessing))# print(help(preprocessing.LabelEncoder)) cols= train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols :      le= LabelEncoder()      train[col] = le.fit_transform(train[col])      test[col] = le.transform(test[col]) #***********************분리from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import model_selection# print(dir(model_selection))# print(help(model_selection.train_test_split))X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(                                                                                                        train,                                                                                                                             target,                                                                                                                                      test_size=0.2,                                                                                                                                      random_state=2022) #***********************모델from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# model= RandomForestClassifier(random_state=0)model= RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000)model.fit(X_tr, y_tr)pred= model.predict_proba(X_val) #***********************평가from sklearn.metrics import roc_auc_score# from sklearn import metrics# print(dir(metrics))# print(help(metrics.roc_auc_score))print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) # 0.6186558526810393 (random_state=0)# 0.6641618297401879 (random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000) #***********************예측pred= model.predict_proba(test)[:,1]result= pd.DataFrame({                                                                   'pred':pred}) #***********************저장result.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv'))  

안녕하세요.시험환경에서 데이터프레임이 해당 이미지처럼 중간에 생략되지 않고 전체적으로 보는 방법이 있을까요?

# 작업형3 # 문제1. 주어진 조개 데이터 300개 중 앞에서부터 210개는 train 데이터로 만들고, 나머지 90개는 test데이터로 만든다. # 모델을 학습(적합)할 때는 train데이터를 사용하고, 예측할 때는 test데이터를 사용한다. # 모델은 로지스틱 회귀를 써서 성별(gender)을 예측하되, 패널티는 부과하지 않는다. # 문제1-1. weight를 독립변수로 gender를 종속변수로 사용하여 로지스틱 회귀 모형을 만들고, # weight 변수가 한 단위 증가할 때 수컷일 오즈비 값은? (반올림하여 소수 넷째자리까지 계산)이 문제에서패널티는 부과하지 않는다. --> 만약 패널티를 "부과하라"는 문제가 나오면 어떤 공식을 추가해야 하나요?수컷일 오즈비 값은? --> "암컷"일 오즈비 값은? 이라는 문제가 나오면 어떻게 해야 하나요? 1에서 오즈비 값을 빼면 되나요?

airflow와 postgres 간의 connection 오류 문제입니다.airflow UI -> admin-> connections에서 postgres 연결설정docker-compose.yaml 설정 dag 코드입력 airflow tasks test postgres_loader execute_sql_query 2023-01-01 시에 오류가 뜹니다ㅠ[2024-06-21T15:40:45.514+0900] {dagbag.py:545} INFO - Filling up the DagBag from /home/kim/airflow/dags [2024-06-21T15:40:45.805+0900] {taskinstance.py:2076} INFO - Dependencies all met for dep_context=non-requeueable deps ti=<TaskInstance: postgres_loader.execute_sql_query __airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__ [None]> [2024-06-21T15:40:45.811+0900] {taskinstance.py:2076} INFO - Dependencies all met for dep_context=requeueable deps ti=<TaskInstance: postgres_loader.execute_sql_query __airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__ [None]> [2024-06-21T15:40:45.812+0900] {taskinstance.py:2306} INFO - Starting attempt 1 of 1 [2024-06-21T15:40:45.812+0900] {taskinstance.py:2388} WARNING - cannot record queued_duration for task execute_sql_query because previous state change time has not been saved [2024-06-21T15:40:45.813+0900] {taskinstance.py:2330} INFO - Executing <Task(PostgresOperator): execute_sql_query> on 2023-01-01 00:00:00+00:00 [2024-06-21T15:40:45.855+0900] {taskinstance.py:2648} INFO - Exporting env vars: AIRFLOW_CTX_DAG_OWNER='airflow' AIRFLOW_CTX_DAG_ID='postgres_loader' AIRFLOW_CTX_TASK_ID='execute_sql_query' AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE='2023-01-01T00:00:00+00:00' AIRFLOW_CTX_TRY_NUMBER='1' AIRFLOW_CTX_DAG_RUN_ID='__airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__' [2024-06-21T15:40:45.858+0900] {taskinstance.py:430} INFO - ::endgroup:: [2024-06-21T15:40:45.870+0900] {sql.py:276} INFO - Executing: INSERT INTO sample_table (key, value) VALUES ('hello', 'world') [2024-06-21T15:40:45.875+0900] {taskinstance.py:441} INFO - ::group::Post task execution logs [2024-06-21T15:40:45.875+0900] {taskinstance.py:2905} ERROR - Task failed with exception Traceback (most recent call last): File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 465, in _execute_task result = _execute_callable(context=context, **execute_callable_kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 432, in _execute_callable return execute_callable(context=context, **execute_callable_kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/baseoperator.py", line 401, in wrapper return func(self, *args, **kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 277, in execute hook = self.get_db_hook() File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 188, in get_db_hook return self._hook File "/usr/lib/python3.10/functools.py", line 981, in __get__ val = self.func(instance) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 150, in _hook conn = BaseHook.get_connection(conn_id) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/hooks/base.py", line 83, in get_connection conn = Connection.get_connection_from_secrets(conn_id) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/connection.py", line 519, in get_connection_from_secrets raise AirflowNotFoundException(f"The conn_id `{conn_id}` isn't defined") airflow.exceptions.AirflowNotFoundException: The conn_id `my_postgres_connection` isn't defined 

기존 강의 내용인 glm을 이용해도 무방한거죵?

안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님께서 RMSE를 만들 때 함수를 만들어서 사용하시는데mean_square_error를 불러온 다음mean_squared_error(squared=False)를 하면 RMSE가 되는 것으로 알고 있습니다.굳이 함수를 만드는 것보다 더욱 쉬울 것 같은데 함수를 만들어 사용하시는 이유가 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!이전에 random forest classifier에서는 n_estimators랑 max_depth로 파라미터 튜닝이 가능하다고 말씀해 주셨는데요.제 기억에 분류 모델에서만 적용이 가능했던 것 같은데 Random forest regression에서도 적용해도 되는 걸까요?rf = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators = 500, max_depth = 5)이렇게요..! 그리고 각 파라미터의 적정 range가 어느 정도인지도 궁금합니다. 

pd.set_option(diplay.max_columns, 'None') 으로 전체컬럼 보기 말씀해주셨는데 혹시 취소하는방법도 알수있을까요? colab에서 지우고 실행해봐도 계속 전체 데이터가 보여서요 ㅠㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 #1.데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("energy_train.csv") test = pd.read_csv("energy_test.csv") #2.EDA print(train.shape, test.shape) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) print(train.describe()) print(train.describe(include='O')) print(train.head(2)) print(test.head(2)) target = train.pop('Heat_Load') print(train.shape, test.shape) #3.전처리 #범주형->원핫인코딩 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(train) #4.검증데이터분리 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=10) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #5.모델링및평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred':pred }) submit.to_csv('result.csv', index=False) df = pd.read_csv("result.csv") print(df.shape)

Lowest common ancestor of a binary tree문제에서 아래 코드가 정답 코드로 알고 있는데,# Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def lowestCommonAncestor( self, root: "TreeNode", p: "TreeNode", q: "TreeNode" ) -> "TreeNode": if root == None: return None left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q) right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q) if root.val == p.val or root.val == q.val: return root elif left and right: return root else: return left or right # elif left: # return left # elif right: # return right # else: # reutrn None위 코드에서 아래 부분을 해주는 이유가 무엇인지 궁금합니다.if root.val == p.val or root.val == q.val: return root elif left and right: return root else: return left or right

빅분기시험 유의사항에 다음과 같이2유형에서 자동 생성되는 index 칼럼을 제거하라고 나와있는데요.혹시 이 자동 생성되는 index 칼럼 제거의 의미가 마지막에 index = False로 코딩하라는 소리일까요..? 

선생님 이원분산분석에서 한 컬럼이라도 범주형(object) 값이 있다면 모든 컬럼을 C로 감싸주어야할까요? 아니면 해당 범주형 컬럼인 종자만 이렇게 C로 감싸줘도 되는걸까요?  

7회 3번의 1번 문제에서weight의 coef 계수가 logit과 glm에서 상이하게 나오는거 같은데 상관없나요?

안녕하세요,공지로 알려주신 캐글 T2-6(시계열데이터가 있는 문제)를 풀고 있는데요!모델 학습을 하는 과정에서모델 별 평가 점수가 너무 크게 차이 나서 문의드립니다. 우선 풀이와 조금 다른점이 있다면 , 전처리 과정에서 datetime의 년,월,일 뿐만 아니라 시,분,초까지 칼럼으로 추가했다는 점입니다.train.head()선형회귀로 학습했을 때)RMSE : 141.97306616836775R2 : 0.39335324789512727랜덤포레스트로 학습했을 때)RMSE : 44.64624546594813 (하이퍼파라미터 튜닝x)R2 : 0.9400079312167055 모델을 선형회귀로 학습했을 때랑 랜덤포레스트로 학습했을 때 점수차이가 너무 크게 나는데뭔가 잘못된 부분이 있는걸까요..?풀이의 모델들 점수가 오히려 선형회귀모델과 비슷한 0.4 정도가 나오는 것으로 보여서이렇게 유난히 높게 나오는 랜덤포레스트 모델을 선택해도 괜찮은 것인지 궁금합니다.확인 부탁드립니다!

위 사진과 같이 분산을 구하는 코드만 직접 짜봤는데 KeyError'f1'이라는 오류가 뜨는데 이유가 뭘까요?

안녕하세요파이썬 사용 중 제목과 같은 에러가 발생하는데, 따로 건드린 설정 등은 없습니다. 에러는 pip --version, python -m pip install --upgrade pip 등을 사용할 때 발생하고 일반 파이썬 파일 실행 시엔 발생하지 않습니다. (ppirnt 라이브러리 사용시엔 실행x)에러가 발생하는 파이썬 디렉터리에 보니 pprint_1.py 로 되어 있어 pprint.py로 변경하니 에러는 해결되었습니다.혹시 이렇게 파이썬 기본 라이브러리명이 변경되는 경우가 있나요??

최종 제출시에 train_test_split을 통해 나누어진 X_tr,y_tr을 학습한 모델로 답을 제출하면 X_val 데이터 만큼의 데이터를 학습하지 못해 손해가 발생할 것 같습니다.데이터를 X_tr,X_val,y_tr,y_val 로 나누어서 어떤 모델이 가장 성능이 좋은지 검증한 후에 최종 제출할때는 전체데이터를 다시 학습한 모델로 pred 를 만들어 제출할려고 하는데 이렇게 해도 문제가 없을지 궁금합니다