41일차.

 

 

    def preprocess(self):

        ic("😎😎 전처리 시작")

        the_method = TitanicMethod()

        train_csv_path = self._get_data_path('train.csv')

        ic(f'train.csv 경로: {train_csv_path}')

        df_train = the_method.new_model(str(train_csv_path))

        this_train = the_method.create_train(df_train, 'Survived')

        ic(f'1. Train 의 type \n {type(this_train)} ')

        ic(f'2. Train 의 column \n {this_train.columns} ')

        ic(f'3. Train 의 상위 5개 행\n {this_train.head(5)} ')

        ic(f'4. Train 의 null 의 갯수\n {the_method.check_null(this_train)}개')

        test_csv_path = self._get_data_path('test.csv')

        ic(f'test.csv 경로: {test_csv_path}')

        df_test = the_method.new_model(str(test_csv_path))

        this_test = the_method.create_train(df_test, 'Survived')

        ic(f'1. Test 의 type \n {type(this_test)} ')

        ic(f'2. Test 의 column \n {this_test.columns} ')

        ic(f'3. Test 의 상위 5개 행\n {this_test.head(5)} ')

        ic(f'4. Test 의 null 의 갯수\n {the_method.check_null(this_test)}개')

 

 

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타이타닉 전처리과정에서 , 트레인셋 와 테스트셋을 한꺼번에 처리하고 싶어. 그래서 drop_features = ['SibSp', 'Parch', 'Cabin', 'Ticket'] this_train , this_test = the_method.drop_feature(this_train, this_test, *drop_features) this_train , this_test = the_method.pclass_ordinal(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.fare_ordinal(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.embarked_ordinal(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.gender_nominal(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.extract_title(this_train, this_test) # Name에서 Title 추출 this_train , this_test = the_method.age_ratio(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.title_nominal(this_train, this_test) drop_name = ['Name'] this_train , this_test = the_method.drop_feature(this_train, this_test, *drop_name) 이렇게 작업을 했는데, 파이썬 문법에서 이것이 맞아 ? 원래 리턴값은 하나만 있어야 하는데 이게 가능한지 설명해줘.

 

결론부터 말하면 네, 파이썬에서 return 값이 둘 이상이 가능하고,
그것을 튜플(tuple) 형태로 묶어서 반환하기 때문에
아래처럼 쓰는 게 문법적으로 완전히 맞습니다.

 

this_train, this_test = the_method.drop_feature(this_train, this_test, *drop_features)

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✔ 왜 가능한가?

파이썬 함수는 사실 항상 한 개의 값만 반환합니다.
그런데 여러 값을 넣어서 반환하면 자동으로 튜플로 묶여서 한 개의 값이 됩니다.

예시:

 

def f(): return 1, 2

이 함수는 실제로 다음과 같습니다.

 

def f(): return (1, 2) # 자동으로 튜플로 변환

그래서 호출할 때:

 

a, b = f()

라는 방식으로 튜플 언패킹(tuple unpacking) 을 하게 됩니다.

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✔ 그러면 네 코드도 같은 원리

예를 들어 아래 메서드가:

 

def drop_feature(self, train, test, *features): train = train.drop(features, axis=1) test = test.drop(features, axis=1) return train, test

이렇게 train, test를 반환하면
파이썬은 내부적으로:

 

return (train, test)

으로 처리합니다.

→ 그래서 아래 코드가 정상적으로 작동합니다.

 

this_train, this_test = the_method.drop_feature(this_train, this_test, *drop_features)

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✔ 즉, 네가 한 전체 작업은 구조적으로 완전히 올바른 Python 방식

전체 흐름:

 

this_train , this_test = the_method.pclass_ordinal(this_train, this_test) this_train , this_test = the_method.fare_ordinal(this_train, this_test) ...

모든 함수가 (train, test) 튜플을 반환하면
각 단계에서 지속적으로 업데이트할 수 있습니다.

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✔ 더 파이썬스러운 형태로 줄이는 것도 가능 (참고)

여러 변환을 체이닝하려면 이렇게 묶어버릴 수도 있습니다:

 

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test도 어제 train과 같이

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    def drop_feature(self, df: pd.DataFrame, *feature: str) -> object:

        [i.drop(j, axis=1, inplace=True) for j in feature for i in [this.train, this.test]]

        return this

    def check_null(self, this) -> int:

        [print(i.isnull().sum()) for i in [this.train, this.test]]

        for i in [this.train, this.test]:

            print(i.isnull().sum())

 

 dataset = TitanicDatasets()

 

서비스 파일에 이부분 추가

 

 

 

 

계속 에러 잡고, 한줄로 나오게 정렬 바꿔달라고 요청하였음

 

 

 

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머신러닝에서 모델링을 하려고 하는데, 전처리 단계는 완료되어서, 정수로 된 df는 생성했어. 이때 말하는 모델이 뭔지 초보자가 이해하도록 쉽게 설명해줘

 

 

 

모델 = “데이터로 배운 똑똑한 계산기”라고 생각하면 돼!

예를 들어, 너가 집 값을 예측하고 싶다고 해보자. 너가 이미 전처리해서 만든 정수 df에는 이런 컬럼들이 있다고 치자:

• 방 개수
• 평수
• 지하철역까지 거리
• 구축 여부 (0 or 1) → 그리고 정답 컬럼: 집 값 (만원)

이 데이터를 컴퓨터한테 보여주면서 “야, 이 데이터들 보면서 집 값이 어떻게 결정되는지 규칙을 찾아봐!” 라고 시키는 거야.

그때 컴퓨터가 “아~ 방 개수가 많고, 평수가 크고, 지하철이 가까울수록 집 값이 비싸구나!” 라는 규칙(패턴)을 배우는데, 그 배운 규칙 자체를 우리는 “모델”이라고 부르는 거야.

더 쉽게 비유하면

너가 초등학생한테 “2 + 3 = 5, 4 + 7 = 11, 10 + 8 = 18 …” 이런 덧셈 문제를 잔뜩 보여주면서 “이제 너가 덧셈하는 법을 알아서 해봐!” 라고 가르친다고 생각해봐.

그 아이가 진짜로 덧셈을 이해하고 나면, 이제 너가 “35 + 27 = ?” 라고 물어봤을 때 그 아이가 바로 답을 해주잖아?

→ 그 아이 머릿속에 들어있는 “덧셈하는 능력” = 모델이야!

머신러닝 모델도 똑같아. 과거 데이터(문제+정답)를 잔뜩 보여줘서 패턴을 배우게 하고, 이제 새로운 데이터(새로운 집 정보)가 들어오면 “이 집은 대충 얼마일 것 같아?” 라고 예측(또는 분류)을 해주는 거지.

자주 쓰는 모델들 초보자용 한 줄 설명

 

모델 이름이 모델은 뭘 할 때 쓰나요?초보자 비유

 

선형 회귀 (Linear Regression)	숫자를 예측하고 싶을 때 (집 값, 주식 가격 등)	직선 그어서 대충 예측하는 애
로지스틱 회귀 (Logistic Regression)	0 or 1로 분류하고 싶을 때 (스팸 메일인가? 아닌가?)	확률로 “예/아니오” 말해주는 애
결정 트리 (Decision Tree)	질문 나무처럼 “이러면 왼쪽, 저러면 오른쪽”으로 분류	친구한테 “이거 사도 될까?” 물어보는 느낌
랜덤 포레스트 (Random Forest)	결정 트리 수백 개가 투표해서 더 정확하게 맞춤	친구 100명한테 물어봐서 다수결로 결정
XGBoost, LightGBM, CatBoost	지금 대회에서 제일 잘 맞히는 애들 (성능 짱)	전국 수석급 친구들
신경망/딥러닝 (Neural Network)	이미지, 음성, 텍스트처럼 엄청 복잡한 데이터	뇌를 흉내낸 슈퍼 똑똑이

정리하면

너가 지금 만든 정수 df = “문제지 + 정답지” 모델 = 그걸 보고 규칙을 배운 “똑똑한 학생” 학습(training/fit) = 학생이 문제지 보면서 공부하는 과정 예측(predict) = 새로운 문제 줄 때 정답 말해주는 것

그래서 너가 이제 할 일은 “어느 모델(어느 학생)을 쓸까?” → “그 학생한테 데이터 보여주고 공부시켜!” → “새로운 데이터 주고 답 내놓게 해!” 이 3단계만 하면 되는 거야

 

 

 

    def learning(self):

        ic("학습 시작")

        ic("학습 완료")

    def learning(self):

        logger.info("학습 시작")

        logger.info("학습 완료")

    def evaluation(self):

        logger.info("평가 시작")

        logger.info(f'로지스틱 회귀 활용한 검증 정확도 {None}')

        logger.info(f'랜덤 포레스트 활용한 검증 정확도 {None}')

        logger.info(f'나이브베이즈 활용한 검증 정확도 {None}')

        logger.info(f'LightGBM 활용한 검증 정확도 {None}')

        logger.info(f'SVM 활용한 검증 정확도 {None}')

 

이부분 추가하기(서비스 부분)

 

@router.get("/evaluate")

async def evaluate_model():

    """

    모델 평가 실행

    후 모델 평가 결과 반환

    """

 

라우터에 이 부분 추가

 

---

@ai.seoeunjin.com/mlservice/app/titanic/titanic_service.py 여기에서 모델링에 주석된 알고리즘과 this.train을 결합하여 러닝과 평가까지 이어서 작성해주고, @ai.seoeunjin.com/mlservice/app/titanic/titanic_router.py @titanic_router.py (73-78) 여기에서 주석대로 실행해줘

 

 

---

나 캐글에 타이타닉 대회에 참가할 거야. 지금 서브미션 파일을 만들었어. 이거 제출하는 방법을 차례대로 알려줘. 사이트 주소부터 어떤 탭을 쳐야하는지까지

 

 

캐글이랑 연결하기

 

Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle

Titanic

 

1. 먼저 캐글 사이트 접속

https://www.kaggle.com → 로그인 되어 있는지 확인 (구글/깊이나 이메일로 로그인)

2. 타이타닉 대회 페이지로 이동

직접 링크: https://www.kaggle.com/competitions/titanic (또는 kaggle.com 메인 → 상단 메뉴 “Competitions” 클릭 → 검색창에 “titanic” 치면 바로 나와)

3. 대회 페이지에서 제출하는 정확한 순서

1. 대회 페이지에 들어가면 상단에 탭들이 있어 Overview → Data → Code → Discussion → Leaderboard → Rules → Submit Predictions → 맨 오른쪽에 있는 “Submit Predictions” 탭을 클릭!
2. “Submit Predictions” 페이지로 들어오면 두 가지 방법이 있어
   • Drag and drop your file here (파일 드래그 앤 드롭)
   • Or select file (파일 선택 버튼)
3. 너가 만든 submission 파일을 업로드
   • 파일명은 보통 submission.csv (gender_submission.csv 기반으로 만든 거면 이 이름 추천)
   • 필수 컬럼: PassengerId와 Survived만 있으면 됨
   • 예시 첫 몇 줄:
     csv

      

     PassengerId,Survived
     892,0
     893,1
     894,0
     ...

4. 파일 업로드 후 아래에 두 가지 옵션 나와
   • Message (optional): 여기에 뭐 썼는지 적으면 됨 (예: “LightGBM 5-fold”, “my first submission” 등)
   • Submission type (중요!)
     • 보통은 Regular 선택 (대부분 이거)
     • 만약 노트북에서 바로 제출하는 거면 “From notebook”도 있지만, 너는 파일 제출이니까 Regular
5. 파란색 “Submit” 버튼 클릭!

4. 제출 후 확인 방법

• 제출이 완료되면 바로 “My Submissions” 탭으로 이동해
• 상단에 “Processing” → 점수 계산되면 Public Score가 나와
• 타이타닉은 Public LB가 40%, Private LB가 60%라서 대회 끝날 때까지 최종 순위는 숨겨져 있어

팁

• 처음 제출하면 거의 0.7xxx (70%대) 나와야 정상
• gender_submission.csv 그대로 제출하면 정확히 0.76555 나옴 (여자만 살린 베이스라인)
• 하루에 최대 10번까지 제출 가능 (타이타닉 기준)

 

 

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submission csv파일 만들어줘 kaggle에 제출할거야

 

 

 

@download 여기에 kaggle에 제출하려는데 모델을 생성해주고, submission.csv 파일 만들어줘

 

 

 

---

 

 

@router.get("/submit")

async def submit_prediction(model_name: Optional[str] = Query(None, description="사용할 모델 이름 (선택사항)")):

    """

    Kaggle 제출용 submission.csv 파일 생성

   

    Args:

        model_name: 사용할 모델 이름 (쿼리 파라미터, 선택사항)

                    None이면 random_forest 사용

                    사용 가능: logistic_regression, random_forest, naive_bayes, svm, knn

   

    Returns:

        생성된 submission.csv 파일 정보

    """

    try:

        # 모델이 학습되지 않았으면 전체 파이프라인 실행

        if not titanic_service.models:

            titanic_service.preprocess()

            titanic_service.modeling()

            titanic_service.learning()

            titanic_service.evaluation()

       

        # submission.csv 생성

        submission_path = titanic_service.submit(model_name=model_name)

       

        return {

            "status": "success",

            "message": "submission.csv 파일 생성 완료",

            "file_path": submission_path,

            "model_used": model_name or "random_forest"

        }

    except Exception as e:

        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"제출 파일 생성 중 오류 발생: {str(e)}")

 

@titanic_router.py (101-132) 이것을 실행하면, @download 여기에 캐글에 제출할 csv를, 정확도가 가장 높은 SVM과 결합한 내용으로 된 파일을 저장해줘

 

-계속 안돼서 클로드랑 씨름 한 끝에 이겼음 결국 csv 파일 생성되고 업로드하니 랭킹 볼 수 있음

 

랭크 올리려면 전처리 과정등을 추가하면 올라간다고 함

강사님이 내 데이터(논문)과 관련해서도 해보라고 하였음

-내일 이부분 gpt로 알아보고 할 수 있으면 해보기!