코딩 독학/코딩 에러4 모두의딥러닝 4장. 경사하강법 에러 에러 : 1. overflow encountered in double_scalars 2. invalid value encountered in double_scalars 이렇게 되면서 기울기, 절편값 (a, b)이 수렴하지 않고 점점 커지다가 NaN으로 날아가 버렸다. 책에 있는 학습률은 0.05인데 0.03으로 줄여서 하니 수렴하면서 다시 잘 나왔다.. 0.02 는 epochs 2001로는 수렴하지 못햇다. 2020. 9. 29. 모두의딥러닝 3장 선형회귀 에러 Error : can only concatenate list (not 'int') to list list는 list끼리만 결합할 수 있다. 이렇게 하면 해결된다. predict(x) 함수는 fake_a_b[0]*x + fake_a_b[1] 로 숫자 * 리스트 형태를 가진다. 그래서 predict(x)를 바로 실행하면 오류가 뜬다. 뒤에서 x[i] 형태로 for loop를 돌면서 x 내부의 특정원소를 지정해 연산해야함. 두번째, 왜 mse()에서 인자를 np.array로 바꿔야 오류가 안뜰까? 어차피 array로 안 바꿔도 둘다 리스트인데...? numpy array와 python list의 차이 : numpy array 는 같은 위치의 원소끼리 사칙연산이 되고, python list는 list끼리 더해지.. 2020. 9. 29. 인프런_파이썬 머신러닌 완전정복_2장 복습 삽질 내가 보려고 만든 삽질모음. 완전 초보이므로 정말 기본적인 에러들이 많음. 1. KFold 교차검증 에러 1) unhashable type : 'numpy.ndarray' iloc[] : 판다스메소드로 데이터프레임 행단위 기준 행 데이터 읽기 -> 적용 : 데이터프레임명['컬럼명'].iloc[행인덱스] 에러 : iloc() 튜플괄호로 지정함.. 2) 사이킷런의 stratifiedkfold의 split 메소드에서 y지정 안함 for train_index, test_index in skf.split(X, y) 데이터 결괏값인 y (레이블)을 꼭 넣어주자. 필요시 다른 데이터를 넣어도 됨. 회귀에는 kfold 교차검증, 분류에는 stratified kfold 교차검증을 많이 사용한다. 2. 데이터전처리 1) .. 2020. 9. 21. 2장복습 1. 교차검증 사이킷런 model selection 모듈 1. kfold = KFold(n_splits= n) -> kfold.split(X) : 데이터셋을 n개의 폴드로 나누고 학습/검증셋을 돌려가며 교차검증 2. skf = StratifiedKFold(n_splits=n) -> skf.split(X,y) : kfold와 같지만, 레이블을 학습/검증셋에 균일하게 배분 -> for문 사용해서 학습/데이터세트 분리하고 estimator를 fit하고 predict하여 accuracy구하기 3. cross_val_score(estimator, X, y, scoring=None, cv=None) : 폴드세트나누기, 학습/예측/평가까지 한꺼번에! 4. GridSearchCV(dtree, param_grid, sc.. 2020. 9. 21. 이전 1 다음
