제가 가지고 있는 데이터셋으로 train_data를 생성하고 SVD 학습시키는 단계까지 진행했습니다. 그런데 build_anti_testset 메소드가 test_data 를 뽑아내지 못하는 것 같아요. 데이터셋에 분명히 rating값이 없는 결측치들이 있었는데 말이에요. ㅜㅜ 어떤 부분을 확인해보면 좋은 걸까요?
코드와 상황을 정확하게 몰라서 답변드리기가 어려운 점 양해 부탁드립니다 ㅠㅠ surprise SVD 모델은 공식 문서를 따라하시는 게 가장 이해하기 쉽습니다. surprise.readthedocs.io/en/stable/index.html 이 문서에서 함수 사용법을 찾아보시는 것을 권장드립니다.
타이타닉 영상이 없어서...마지막 영상 댓글로 문의 드려요 ㅎ 책 p 216에서 원 핫 인코딩하는 코드 이해가 안되어서 문의 드려요 아래는 p216의 원핫 인코팅 코드이고, whole_df_encoded = pd.get_dummies(whole_df) P148 의 원핫 인코딩 코드 입니다 team_encoding = pd.get_dummies(picher_df['팀명']) 왜 야구 예측 예제처럼 인코딩 하는 칼럼을 지정하지 않는 것인지 궁금 합니다. 각 장마다 비슷한 데이터를 전처리하는 방식이 조금씩 달라서 따라하는 재미가 있네요 ㅎㅎ
@@윤기태-h4q P.216 타이타닉 예제에서 원핫 인코딩을 수행하는 코드가 궁금합니다. df_test와 df_train을 하나로 묶고 원핫 인코딩을 한 후, 다시 분리하는데 df_test와 df_train을 각각 원핫 인코딩을 하면 안되나요? 책에는 필요하다고만 되어 있어서 궁금합니다 pd.get_dummies(df_test) # one-hot encoding을 위한 통합 데이터 프레임(whole_df)을 생성 whole_df = df_train.append(df_test) train_idx_num = len(df_train) # pandas 패키지를 이용한 one-hot 인코딩 whole_df_encoded = pd.get_dummies(whole_df) df_train = whole_df_encoded[:train_idx_num] df_test = whole_df_encoded[train_idx_num:] 그리고 p217에서 로지스틱 함수에서 random_state=0이고, 이전 야구 예제에서 데이터 나눌 때는 random_state=19로 하는데...random_state가 뭔가요? 예측 모델을 만들고 ROC 커브 잘 나오면 모델이 좋다는 것을 알겠습니다.. 그러면 좋은 모델을 실제 사용하려면 lr.predict( 새로운 데이터) 이렇게 해서 분류 작업을 하면 되는건가요? 드디어 타이타닉 예제 다 따라 했습니다 타이타닉 예제 따라만 하는데 3일 걸렸네요 ㅠ.ㅠ 결과 해석이 이해가 잘 안되서 문의 드립니다. p.233 입니다. AUC가 0.8 이상을 기록 했기 떄문에 대체로 높은 정확도 라는 것은 AUC 0.8 이상이면 보통 정확하다고 보는건가요? 그래프에서 0.82 -> 0.88 ->0.86 이렇게 변하는데 0.82->0.88로 변화는 수치가 작아 보이는데 변화가 큰 것인가요? 단순히 7%쯤 변한 것 같은데..이게 큰 것인지 작은 것인지 감이 없어서 잘 모르겠어요 P234에서 학습 곡선 그래프에서 y축의 score는 앞 장의AUC 인가요? 300개 이상이면 과적합 위험이 낮아진다는 것은 데이터 샘플이 300개 이상이어야 한다는 것인가요? 피처 엔지니어링 챕터 시작할 때 현실적으로 데이터 수를 늘리면 좋지만 어렵다고 언급 되었는데...확보 가능한 샘플이 300개가 아닌 대략 200개 남짓이면 음...모델을 사용하지 못하는 것인지 마지막 결과를 어떻게 활용해야 하는지...잘 모르겠습니다.
![[이것이 데이터 분석이다 with 파이썬_13] 데이터 분류 모델이란 무엇인가?](http://i.ytimg.com/vi/ZGYMQfzbrco/mqdefault.jpg)
![[이것이 데이터 분석이다 with 파이썬_13] 데이터 분류 모델이란 무엇인가?](/img/tr.png)
![[이것이 데이터 분석이다 with 파이썬_11] 시계열 예측 분석](http://i.ytimg.com/vi/AuzoQ8eZXEw/mqdefault.jpg)
![How we get Covid 19 end from forecast chart? (SIR mode, Epidemic model) [ENGSUB]](/img/n.gif)
제가 가지고 있는 데이터셋으로 train_data를 생성하고 SVD 학습시키는 단계까지 진행했습니다. 그런데 build_anti_testset 메소드가 test_data 를 뽑아내지 못하는 것 같아요. 데이터셋에 분명히 rating값이 없는 결측치들이 있었는데 말이에요. ㅜㅜ 어떤 부분을 확인해보면 좋은 걸까요?
코드와 상황을 정확하게 몰라서 답변드리기가 어려운 점 양해 부탁드립니다 ㅠㅠ
surprise SVD 모델은 공식 문서를 따라하시는 게 가장 이해하기 쉽습니다. surprise.readthedocs.io/en/stable/index.html 이 문서에서 함수 사용법을 찾아보시는 것을 권장드립니다.
안녕하세요. R 유저인데 저자님 덕분에 파이썬 공부를 잘 하고 있습니다.
질문이 있습니다.
영상 7:10 내용 중, agg 함수 적용하는 코드(아래와 같습니다.)에서
# 영화별 평균 평점을 탐색합니다.
movie_grouped_rating_info = rating_data.groupby('movie_id')['rating'].agg(
{'rated_count':'count', 'rating_mean':'mean'})
을 실행하니
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
SpecificationError Traceback (most recent call last)
in ()
1 movie_grouped_rating_info = rating_data.groupby('movie_id')['rating'].agg(
----> 2 {'rated_count':'count', 'rating_mean':'mean'})
--> 294 raise SpecificationError("nested renamer is not supported")
SpecificationError: nested renamer is not supported
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
오류가 뜹니다. ipynb 그대로 실행했는데 안 되는 이유가 뭔지 알 수 있을까요?
안녕하세요? 강의 잘 보았습니다. '다음 시간에 뵙도록 하겠습니다'라고 멘트 하신 것을 보면 다음 업데이트가 있을 것 같은데, 언제쯤 올라오나요?
곧 업로드 될 예정입니다!
타이타닉 영상이 없어서...마지막 영상 댓글로 문의 드려요 ㅎ
책 p 216에서 원 핫 인코딩하는 코드 이해가 안되어서 문의 드려요
아래는 p216의 원핫 인코팅 코드이고,
whole_df_encoded = pd.get_dummies(whole_df)
P148 의 원핫 인코딩 코드 입니다
team_encoding = pd.get_dummies(picher_df['팀명'])
왜 야구 예측 예제처럼 인코딩 하는 칼럼을 지정하지 않는 것인지 궁금 합니다.
각 장마다 비슷한 데이터를 전처리하는 방식이 조금씩 달라서 따라하는 재미가 있네요 ㅎㅎ
감사합니다 :) 타이타닉 영상은 곧 업로드 될 예정입니다.
인코딩 칼럼을 지정하지 않는 경우는, 원 핫 인코딩이 가능한 모든 칼럼을 인코딩해주는 결과로 나옵니다. 216p는 인코딩이 가능한 모든 칼럼에 적용해주기 위해 칼럼을 지정해주지 않았습니다.
@@윤기태-h4q P.216 타이타닉 예제에서
원핫 인코딩을 수행하는 코드가 궁금합니다.
df_test와 df_train을 하나로 묶고 원핫 인코딩을 한 후, 다시 분리하는데
df_test와 df_train을 각각 원핫 인코딩을 하면 안되나요?
책에는 필요하다고만 되어 있어서 궁금합니다
pd.get_dummies(df_test)
# one-hot encoding을 위한 통합 데이터 프레임(whole_df)을 생성
whole_df = df_train.append(df_test)
train_idx_num = len(df_train)
# pandas 패키지를 이용한 one-hot 인코딩
whole_df_encoded = pd.get_dummies(whole_df)
df_train = whole_df_encoded[:train_idx_num]
df_test = whole_df_encoded[train_idx_num:]
그리고 p217에서 로지스틱 함수에서 random_state=0이고, 이전 야구 예제에서 데이터 나눌 때는 random_state=19로 하는데...random_state가 뭔가요?
예측 모델을 만들고 ROC 커브 잘 나오면 모델이 좋다는 것을 알겠습니다..
그러면 좋은 모델을 실제 사용하려면
lr.predict( 새로운 데이터) 이렇게 해서 분류 작업을 하면 되는건가요?
드디어 타이타닉 예제 다 따라 했습니다
타이타닉 예제 따라만 하는데 3일 걸렸네요 ㅠ.ㅠ
결과 해석이 이해가 잘 안되서 문의 드립니다.
p.233 입니다.
AUC가 0.8 이상을 기록 했기 떄문에 대체로 높은 정확도 라는 것은
AUC 0.8 이상이면 보통 정확하다고 보는건가요?
그래프에서 0.82 -> 0.88 ->0.86 이렇게 변하는데 0.82->0.88로 변화는 수치가 작아 보이는데 변화가 큰 것인가요? 단순히 7%쯤 변한 것 같은데..이게 큰 것인지 작은 것인지 감이 없어서 잘 모르겠어요
P234에서 학습 곡선 그래프에서 y축의 score는 앞 장의AUC 인가요?
300개 이상이면 과적합 위험이 낮아진다는 것은 데이터 샘플이 300개 이상이어야 한다는 것인가요?
피처 엔지니어링 챕터 시작할 때 현실적으로 데이터 수를 늘리면 좋지만 어렵다고 언급 되었는데...확보 가능한 샘플이 300개가 아닌 대략 200개 남짓이면 음...모델을 사용하지 못하는 것인지 마지막 결과를 어떻게 활용해야 하는지...잘 모르겠습니다.