train_model_reg.ipynb 에서 weight array selecting issue

[jsshinn]

안녕하세요 승균님! 주간학습 피드백에도 적어놓긴 했는데, train_model_reg.ipynb 보다가 수정할 부분 있는 것 같아 issue로 남깁니다.
train_model_reg.ipynb 의 WeightedRandomSampler 구하는 부분 (7번째 셀) 에서 다음과 같이 samples_weight 구하는 코드에서 에러가 나는 것 같습니다.

## prepare sampler

from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler

weight = df_train[target].value_counts().sort_index().to_numpy()
print('count :', weight)
weight = 1. / weight
samples_weight = np.array([weight[t] for t in df_train[target]])

weight = df_train[target].value_counts().sort_index().to_numpy() 로 만드시면서 numpy array로 변환 되는 것 같고, df_train[target] 를 for loop 돌리면서 나이 값인 t로 weight를 selecting 하시는 것 같습니다.
현재 상황에서는 weight array의 길이보다 나이 값이 클 경우, (55세, 60세 등) weight[60] 과 같이 select 할때 index error가 나는것 같습니다.
의도하시는게 target에 해당하는 나이 값에 해당하는 1 / 빈도수 값을 가져오시려고 하는 것 같은데, weight를 numpy array로 사용하면 나이 값에 대한 index를 갖지 않으므로, pandas series를 사용해서 나이 값을 Index로 가지고, 1 / 빈도수 값을 가지도록 만드시면 원하시는 동작이 될 것 같습니다.

아래 브랜치와 커밋내용에 해당하는 노트북 기준으로 확인했습니다.
https://github.com/boostcampaitech2/image-classification-level1-16/blob/493e0a666944e7cdbaa8079b3fce613a3a180e18/train_model_reg.ipynb

[jsg921019]

정말 꼼꼼히 봐주셔서 감사합니다 ㅠㅠ sampler같은 경우는 이 노츠북이 train_model을 복제해서 변형한거라 남아잇긴한데 사실 쓰진 않앗습니다.. 회귀문제에서도 분류문제와 같이불균형 데이터라는 개념이 잇는지 그걸 해결하기위해서 weighted sampler를 쓰는지를 잘 몰라서 안쓰긴 했는데 쓰는것이 좋은건지 궁금합니다! 2021년 9월 1일 (수) 오후 1:29, Jongsun Shinn ***@***.***>님이 작성:

…

Assigned #1 <#1> to @jsg921019 <https://github.com/jsg921019>. — You are receiving this because you were assigned. Reply to this email directly, view it on GitHub <#1 (comment)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AR6AUAIE4R5SESH5BOBKJXLT7WT3RANCNFSM5DFRYJLA> . Triage notifications on the go with GitHub Mobile for iOS <https://apps.apple.com/app/apple-store/id1477376905?ct=notification-email&mt=8&pt=524675> or Android <https://play.google.com/store/apps/details?id=com.github.android&referrer=utm_campaign%3Dnotification-email%26utm_medium%3Demail%26utm_source%3Dgithub>.