import pandas as pd train = pd.read_csv("5_train.csv") test = pd.read_csv("5_test.csv") #EDA train.head() train.shape, test.shape # train.info() # train['price'].value_counts() train.isnull().sum() test.isnull().sum() cols = train.select_dtypes(include='O').columns print(train.shape, test.shape) # #Label Encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) print(train.shape, test.shape)안녕하세요 선생님! 에러는 안 나는데 레이블인코딩이 안되는데 뭐가 문제인지 모르겠습니다..!

안녕하세요 🙂  MinMax, Standard 스케일링은 train, test 다 적용해줬는데 로그 스케일을 진행할 때는 train 데이터에만 적용해야 하는건가요?

RMSE, RMSLE, MAPE 등 마지막으로 정리해서 외워두려고 하는데요최대한 넘파이 안쓰고 싸이킷런 안에 있는거로 정리하려고 합니다.RMSLE 경우에는 혹시 싸이킷런으로 정리 가능한 코드가 있을까요? ㅜㅜ import numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error # RMSEdef rmse(y_val, pred):return np.sqrt(mean_squared_error(y_val, pred))혹은def rmse(y_val, y_pred):return mean_squared_error(y_val, y_pred)**0.5 # RMSLEdef rmsle(y_val, pred):return np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_test) - np.log1p(y_pred), 2))) # MAPEdef mape(y_val, pred):return np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100혹은def mape(y_val, pred):return mean_absolute_percentage_error(y_val, pred) 

정규성 및 등분산 만족 조건에 따라 다음과 같이 적용하는게 맞나요?

안녕하세요! 캐글 작업형 1-22 타임시리즈 부분을 공부하고 있는데 혹시 어떤 경우에 df.set_index()를 사용하나요?데이터 중 date 컬럼을 주 단위로 나누어 sales 의 합계를 구해야해서 나누는 기준이 되는 date 컬럼을 set_index하는건가요?

2번 문제 날짜 컬럼에서 연도만 뽑아낼때기존에 알려주셨던 datetime 형태로 변경하는것은 에러가 나는데 이유가 궁금합니다.  # 연도 추출# df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜']) # 오류df['연도'] = df['날짜'].str[:4]

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요선생님.심화학습 부분에서는 검증단계와 크로스밸리데이션을 둘 다 각자 사용하는 방법을 알려주셨는데, 순서가 궁금했습니다.먼저 train_test_split으로 데이터를 나눈 후 검증을 해보고 점수가 너무 높아서 과적합이 의심된다면 교차검증을 실행하는걸까요?

import pandas as pd train = pd.read_csv("mart_train.csv") test = pd.read_csv("mart_test.csv") #train.head() #test.head() #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.info() target = train.pop('total') #print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, y_tr, X_val, 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)질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의 보면서 따라했는데, ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [560, 140]이렇게 에러가 뜨는데, 이유를 못찾겠습니다. 어떤게 문제인지 알 수 있을까요? 감사합니다.

비밀번호가 뭔가요?ㅠ

pd.to_datetime 으로 데이터 타입 바꾸고 dt.year, dt.month, dt.total_seconds 같은 함수가 기억이 안날때 dir이나 help로 알 수 있는 방법 없을까요, 선생님

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요? 선생님 강의를 듣다보니 pop 함수에 대해 궁금한 점이 생겼습니다. 선생님께선 train에는 drop을 쓰시고 test에는 pop을 쓰셨는데, 혹시 test에도 drop을 써도 되나요?  강의에서pop은 대입하고 컬럼을 삭제한다고 하셨는데, test_id = test.drop('id', axis=1)하면 test 컬럼에는 id가 남아있고 test_id에만 id 컬럼이 삭제된 후 들어가니 drop을 써도 되지 않나 해서요....

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(random_state=2022)rf.fit(x_tr, y_tr) #학습시킴pred=rf.predict(test) #문제 풀어봄 f1_score(정답데이터, pred)  만약 시험장 간다면 predict에 test데이터를 넣어야할텐데 f1_score에 들어갈 정답 데이터는 홀드아웃 교차검정시 쪼개진 데이터에서는 없는게 맞나요?? 시험출제자가 주지는 않겠지만 y_test가 정답데이터가 되는거죠???그럼 만약 시험 출제자분께서 y_test를 준다면 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(random_state=2022)rf.fit(x_tr, y_tr) #학습시킴pred=rf.predict(test) #문제 풀어봄 f1_score(y_test, pred) 이렇게 되는게 맞는거죵?

안녕하세요, 섹션 9 일원분산분석 강의 8:34 경 질문있습니다.사후검정으로 일원분산분석시에도 어떤 집단에서 유의미한 차이가 있는지를 학습하고 이해했는데요.# Bonferroni(본페로니)mc = MultiComparison(df_melt['value'], df_melt['variable']) bon_result = mc.allpairtest(stats.ttest_ind, method='bonf') print(bon_result[0])(질문1) 마지막줄에 bon_result[0] 왜 0이 들어가게 된 건지 설명 부탁드리겠습니다. (질문2) 혹시 가설검정 H0 채택/기각 여부 외에 이런부분까지도 출제될 수 있는건가요? (다른 강의를 듣다가 넘어왔는데, 이 부분은 완전 처음들어봤습니다..) 시간이 얼마 없어서, 다른 부분(2유형 코드짜는걸) 집중해서 암기하려고 하는데 조언 부탁드립니다. 

이진분류 모델을 제출할떄는 보통 pred부분에 확률을 적어서 제출하는게 일반적일까요?

캐글 작업형 1 T1 - 20b1와 b3 데이터를 f4 기준으로 병합하기 위해서df = pd.merge(left = b1, right = b3, how = 'left', on = 'f4') 식을 사용하셨는데 혹시 여기서 how = 'left'의 의미는 무엇인가요?? 이 문제를 pd.concat으로도 풀 수 있는지 궁금합니다.

선생님 캐글 작업형1 19번 문제에서 "events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영함" 을 def event_sales(x): if x['Events'] == 1: x['Sales2'] = x['Sales']*0.8 else: x['Sales2'] = x['Sales'] return xdf = df.apply(lambda x: event_sales(x), axis=1) #1일 경우 row, 0일 경우 컬럼df.head() 이 풀이방식 외에 좀 더 간단한 식은 없을까요? 이해하기가 좀 어려워서요 ㅜㅜ

주어진 데이터는 4가지 다른 교육 방법을 적용한 대학생들의 학점 결과이다. 이 실험에서는 비슷한 실력을 가진 학생 40명을 무작위로 4개(A, B, C, D)그룹으로 나누었고, 각 그룹은 다른 교육 방법을 적용했다. 학생들의 학점 결과에는 교육 방법에 따른 차이가 있는지 유의수준 0.5하에서 검정하시오.귀무가설(H0): 네 가지 교육 방법에 의한 학생들의 학점 평균은 동일하다.대립가설(H1): 적어도 두 그룹의 학점 평균은 다르다. 해당 문제의 사후분석에서, stats.ttest_ind는 4개의 그룹이 독립표본이라 그런건가요?만약 대응표본이라면 mc.allpairtest(stats.ttest_rel, method='bonf')이라고 쓰면 될까요? # Bonferroni(본페로니) mc = MultiComparison(df_melt['value'], df_melt['variable']) bon_result = mc.allpairtest(stats.ttest_ind, method='bonf') print(bon_result[0]) 

올려주신 한가지 방법으로 이문제저문제 풀어보고있습니다!. 빅분기 실기 체험 작업유형2번 질문에서 계속오류가나는데 어떻게해결할 수 있을까요>?

작업형2 평가지표 검증하면 나오는 결과값이 강의답안 결과값이랑 다른경우에도 오답이 아니라고 생각하면 될까요?예를 들어 강의답안은 1411.223 인데, 제 답안의 경우 1399.1234 등으로 타입,소수점 등은 같은데 실제 수치가 다른 경우에요 (같은 모델을 쓴 경우에) 같은 데이터셋으로 작업해도 random_state? test_size등 개인의 설정값에 따라 지표값이 달라지는 것인지도 궁금합니다.

7회 기출유형(작업형2)에서 문제에 언급된 rmse 이외에 결정계수(r2_score)로 평가해보려고 했는데, 음수값이 나옵니다. 이렇게 음수값이 나올 경우 모델이 잘못된 건 아닌가요?