9회기출 작업형2에서 light GBM 적용

네 인코딩 없이 카테고리로 자료형을 변경하면 사용 가능합니다.원핫인코딩을 사용해도 당연히 가능해요 🙂 카테고리 자료형을 사용하지 않은 이유랜덤포레스트 모델과 비교를 시켜드리려고 하는데 이 전처리 방식은 lightgbm에만 유효한 단점이 있어요!모델을 변경하기 위해서는 모델만 교체하면 되는 것이 아니라 전처리 방식도 변경해야 함

작업형 2 예시문제에

예시문제가 변경되었고, 데이터 컬럼에 문제가 있어 보입니다.차주에 다시 업데잇 하지 않을까 싶어요업데잇 완료되면 저도 영상 올릴게요!

[기출문제 4회] 질문드립니다.

최근 기출에서는 ID 없이 예측값만 제출하고 있어요! 따라서 한가지 방법으로 풀기에서는 예측값만 제출하는 것을 연습해 주시면 됩니다 🙂 보통 ID가 포함될 시 ID는 test['ID']를 가져옵니다.

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3])) 출력시 해당 에러 발생 > 'float' object is not callable

안녕하세요 🙂이런 경우 원인을 찾아야 하는데 cond1, cond2, cond3 각각 출력을 통해 문제가 없는지 확인을 먼저해 주세요:)& 를 사용하기 위해서는 True False 또는 1과 0이어야 ㅎ요 아쉽게도 주신 정보만 가지고 파악하기 어려워 다시 해도 안된다면 데이터 불러오기를 제외한 다른 코드를 공유해 주실 수 있을까요?

답안 제출 후 수정 가능 여부

여러번 재 제출 가능해요!단, 마지막에 제출한 값으로 채점됩니다.

작업형 2번질문드립니다..

하지 않아도 됩니다 🙂train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)로 진행 하시죠!! 화이팅 🙂

target = train.pop('TotalCharges')

한 셀에 연습하고 있다면 데이터를 불러오는 코드도 그 셀에 있는 게 맞나요?그럼 에러가 발생하지 않아야 정상입니다. 데이터를 불러오는 코드가 다른 셀에 있다면 target = train.pop('TotalCharges')를 또 실행하면 이미 없는 컬럼이기 때문에 에러가 발생합니다. 진짜 한 셀이 맞는지 확인 부탁드려요

해당 문제 코드 작성 문의

공부를 많이 하신 것 같네요. 제가 알려드리지 않은 OneHotEncoder도 사용하시고 🙂네 이정도면 충분합니다.

작업2

다만, 아직 종류가 달랐던 기출은 없습니다 🙂 / 심화학습입니다!

작업2

train과 test 과일 컬럼이 있는데train에는 포도 딸기 배가 있고test에는 포도 사과가 있다면원핫인코딩시 컬럼의 수가 달라지게 됩니다. 이 때 합쳐서 인코딩을 합니다.잘 모르겠다면 합치지 않고 진행하고 에러 발생시 합쳐서 진행하는 방법도 있어요 🙂