▶ 오늘은 https://github.com/juno-hwang/juno-dkt에 있는 코드를 실행해보면 학생들의 문항응답을 원-핫인코딩으로 바꾸는 과정을 이해해보았음
▶ 이해한 과정은 코드 옆에 주석으로 메모하였음!
GitHub - juno-hwang/juno-dkt: Scikit-learn style implementation of Deep Knowledge Tracing models based on pytorch.
Scikit-learn style implementation of Deep Knowledge Tracing models based on pytorch. - GitHub - juno-hwang/juno-dkt: Scikit-learn style implementation of Deep Knowledge Tracing models based on pyto...
github.com
1. 필요한 패키지 및 모듈 설치
! pip install juno-dkt
import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
from tqdm.auto import tqdm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
import torch
from torch import nn, optim
from torch.nn import functional as F
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from juno_dkt.utils import *
2. 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('dataset.csv')
df.info()
df.head()
-----------------------------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 122626 entries, 0 to 122625
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 user_id 122626 non-null int64
1 log_id 122626 non-null int64
2 sequence_id 122625 non-null float64
3 correct 122625 non-null float64
dtypes: float64(2), int64(2)
memory usage: 3.7 MB
user_id log_id sequence_id correct
0 50121 167478035 7014.0 0.0
1 50121 167478043 7014.0 1.0
2 50121 167478053 7014.0 1.0
3 50121 167478069 7014.0 1.0
4 50964 167478041 7014.0 1.0
3. one_hot_encode 함수 확인
### transform input 확인해서 넣어주기
students = df.user_id
items = df.sequence_id
answers = df.correct
print("학생: {}, 문항: {}, 응답 수: {}".format(len(students), len(items), len(answers)))
-----------------------------------------------
학생: 122626, 문항: 122626, 응답 수: 122626idx = np.floor(answers) == answers ### correct가 결측인 데이터 제외하기 위해 만든 변수 같음
students = np.array(students[idx])
items = np.array(items[idx])
answers = np.array(answers[idx])
print("학생: {}, 문항: {}, 응답 수: {}".format(len(students), len(items), len(answers)))
-----------------------------------------------
학생: 121588, 문항: 121588, 응답 수: 121588### one_hot_encode 함수 확인하기
### 문항별로 index 부여
n_items = len(list(set(items)))
item_ids = list(set(items))
item_id_to_idx = {}
for iid in item_ids:
item_id_to_idx[iid] = item_ids.index(iid)
print(item_id_to_idx)
-----------------------------------------------
{9222.0: 0, 10763.0: 1, 7179.0: 2, 10765.0: 3, 7182.0: 4, 10767.0: 5, 7184.0: 6, 7183.0: 7, 10264.0: 8, 10265.0: 9, 7192.0: 10, 7195.0: 11, 7196.0: 12, 31260.0: 13, 9244.0: 14, 9245.0: 15, 8741.0: 16, 31277.0: 17, 10293.0: 18, 11829.0: 19, 11831.0: 20, 31825.0: 21, 10833.0: 22, 37980.0: 23, 14442.0: 24, 24173.0: 25, 13935.0: 26, 11893.0: 27, 11898.0: 28, 11899.0: 29, 37002.0: 30, 164496.0: 31, 19610.0: 32, 8864.0: 33, 12450.0: 34, 15528.0: 35, 7160.0: 36, 37055.0: 37, 6849.0: 38, 37570.0: 39, 6851.0: 40, 9423.0: 41, 9424.0: 42, 9428.0: 43, 7166.0: 44, 8928.0: 45, 6891.0: 46, 8946.0: 47, 8949.0: 48, 39162.0: 49, 6910.0: 50, 6913.0: 51, 6402.0: 52, 204037.0: 53, 6921.0: 54, 21257.0: 55, 5898.0: 56, 236309.0: 57, 26902.0: 58, 6937.0: 59, 5918.0: 60, 6943.0: 61, 5945.0: 62, 6465.0: 63, 6473.0: 64, 5961.0: 65, 5962.0: 66, 5965.0: 67, 5968.0: 68, 5969.0: 69, 5976.0: 70, 14168.0: 71, 7012.0: 72, 10597.0: 73, 7014.0: 74, 7020.0: 75, 6009.0: 76, 7035.0: 77, 14211.0: 78, 6022.0: 79, 8585.0: 80, 6039.0: 81, 19362.0: 82, 13731.0: 83, 14247.0: 84, 39885.0: 85, 10195.0: 86, 9180.0: 87, 7155.0: 88, 37876.0: 89, 7157.0: 90, 7158.0: 91, 7159.0: 92, 7156.0: 93, 7165.0: 94, 37374.0: 95, 7167.0: 96}item_id_to_idx[7014] ### sequence_id가 7014는 index 74로 부여
-----------------------------------------------
74### 학생들 응답(answer) 원-핫 인코딩
encoded = np.zeros((len(items), n_items*2)) ### 문항별로 맞고 틀리고가 있기 때문에 n_items*2에서 2를 곱해줌
idxs = []
for i in tqdm(range(len(items))): ### tqdm은 진행상황을 알려주는 모듈임
idx = item_id_to_idx[items[i]]
encoded[i, idx] += answers[i] ### 정답일 때 패딩하는 방법
encoded[i, idx + n_items] += 1 - answers[i] ### 오답일 때 패딩하는 방법
idxs.append(idx)
print(encoded[0]) ### 첫 번째 응답은 7014 문항(인덱스 74)을 틀렸음 -> 96+74번째 값이 1로 코딩
-----------------------------------------------
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]print(idxs[0])
-----------------------------------------------
74
4. batchify 함수 확인
### batchify 함수 확인하기
### batchify input 넣어주기
student_id = students
### 문항별로 인덱스 부여한 것과 같이 학생도 인덱스 부여
student_set = list(set(student_id))
student_id_to_idx = {}
for sid in student_set:
student_id_to_idx[sid] = student_set.index(sid)
print(student_id_to_idx)
-----------------------------------------------
{122886: 0, 245779: 1, 245780: 2, 245781: 3, 245783: 4, 245784: 5, 245785: 6, 245787: 7, 245788: 8, 245789: 9, 245790: 10, 245791: 11, 237600: 12, 245792: 13, 237602: 14, 237603: 15, 245793: 16, 245794: 17, 237606: 18, 237607: 19, 245795: 20, 221225: 21, 221226: 22, 221227: 23, 221228: 24, 221229: 25, 221230: 26, 221231: 27, 237611: 28, 237612: 29, 237615: 30, 245802: 31, 221236: 32, 221237: 33, 221238: 34, 221239: 35, 221240: 36, 221241: 37, 221242: 38, 221243: 39, 237622: 40, 245819: 41, 221246: 42, 221247: 43, 221248: 44, 221249: 45, 221250: 46, 172099: 47, 237633: 48, 237640: 49, 221258: 50, 237642: 51, 237644: 52, 245835: 53, 221263: 54, 180306: 55, 237662: 56, 237663: 57, 245857: 58, 237666: 59, 237668: 60, 122984: 61, 122990: 62, 237678: 63, 237680: 64, 237681: 65, 237684: 66, 237685: 67, 237686: 68, 237687: 69, 237688: 70, 237691: 71, 229513: 72, 172204: 73, 155821: 74, 172205: 75, 237744: 76, 237745: 77, 237746: 78, 237747: 79, 237748: 80, 237753: 81, 237754: 82, 237755: 83, 237757: 84, 172222: 85, 221375: 86, 221376: 87, 237758: 88, 237769: 89, 237771: 90, 221388: 91, 221389: 92, 237775: 93, 221393: 94, 221394: 95, 221395: 96, 221396: 97, 221397: 98, 237779: 99, 221399: 100, 237784: 101, 221401: 102, 221403: 103, 237788: 104, 237789: 105, 221406: 106, 221407: 107, 221408: 108, 221409: 109, 221410: 110, 237791: 111, 221412: 112, 237794: 113, 221415: 114, 221416: 115, 221418: 116, 221419: 117, 221420: 118, 221421: 119, 221424: 120, 221425: 121, 221427: 122, 221428: 123, 221429: 124, 221431: 125, 221432: 126, 221434: 127, 221436: 128, 221437: 129, 221438: 130, 221439: 131, 221440: 132, 221456: 133, 131345: 134, 123166: 135, 123203: 136, 221512: 137, 221513: 138, 221516: 139, 123213: 140, 221517: 141, 221518: 142, 221519: 143, 221520: 144, 221522: 145, 221523: 146, 237904: 147, 221525: 148, 221526: 149, 221527: 150, 221528: 151, 221529: 152, 221530: 153, 221531: 154, 221532: 155, 221533: 156, 221534: 157, 221535: 158, 221537: 159, 221538: 160, 221539: 161, 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idxs_batches = [ [] for i in range(len(student_set)) ]
transition_count = np.zeros((n_items, n_items))
for i in tqdm(range(len(student_id))) :
student_idx = student_id_to_idx[student_id[i]]
batches[student_idx].append( encoded[i] )
idxs_batches[student_idx].append( idxs[i] )
if len(idxs_batches[student_idx]) > 1:
i = idxs_batches[student_idx][-2]
j = idxs_batches[student_idx][-1]
if i != j:
transition_count[i,j] += 1 ### 마지막 문항과 그 전 문항이 다른 문항이면 +1(왜 하는걸까?)print(student_id_to_idx[50121]) ### student_id가 50121는 index 299로 부여
-----------------------------------------------
299print("batches 수: {}, idxs_batches 수: {}".format(len(batches), len(idxs_batches))) ### 학생별로 batches를 가짐
-----------------------------------------------
batches 수: 2717, idxs_batches 수: 2717print(batches[299]) ### 첫 번째 학생 4개의 응답을 확인할 수 있음
len(batches[299])
-----------------------------------------------
[array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
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4print(idxs_batches[300])
print(idxs_batches[300][-2])
print(idxs_batches[300][-1])
-----------------------------------------------
[34, 34, 34, 34, 66, 66, 66, 13, 13, 13]
13
13print(transition_count)
-----------------------------------------------
[[ 0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[ 1. 0. 0. ... 1. 19. 1.]
[ 0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[ 0. 2. 0. ... 0. 0. 8.]
[ 2. 4. 0. ... 0. 0. 3.]
[ 0. 0. 0. ... 6. 1. 0.]]for i, b in enumerate(tqdm(batches)):
batches[i] = torch.Tensor(b).view(-1,2*n_items) ### 텐서로 변환
batches[299].shape
-----------------------------------------------
batches[299].shape