기출 2회 _ 작업형1 _ 3번문제
안녕하세요!
기출 2회 작업형1 _ 3번 문제 궁금한점 생겨 문의드립니다!
아래 코드와 해설 코드의 결과 값이 다른데, 왜 다른지 모르겠네요 ㅠㅠ
chat-gpt 한테 물어봤는데, 결과 값이 다를 이유가 없다고 하는데... 뭐가 잘못된걸까요?ㅠㅜ
cond1 = df['age'].mean()
print(cond1)
cond2 = df['age'].std()
print(cond2)
cond3 = cond2*1.5
print(cond3)
# 이상치 영역 (r1, r2)
r1 = (df['age'] < (cond1 - cond3)) | (df['age'] > (cond1 + cond3))
print(r1)
df[r1]['age'].sum()답변 3
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wlsgur737님.
질문해 주신 코드에서는 age 컬럼의 평균과 표준편차를 이용하여 이상치를 판별하고, 해당 이상치들의 합을 구하고자 하시는 것 같습니다. 코드의 결과가 원하던 것과 다르게 나온다면, 조건 설정이나 계산 과정에서 오류가 있을 수 있습니다. 아래에서 주요 포인트를 설명하고, 관련된 유사 질문과 답변을 추천드리겠습니다.
주요 확인 포인트:
평균과 표준편차 계산: 코드에서
cond1과cond2는 각각 평균과 표준편차를 올바르게 계산하고 있습니다. 계산된cond1과cond2값을 정확히 확인해보세요.이상치 조건 정의:
(df['age'] < (cond1 - cond3)) | (df['age'] > (cond1 + cond3))부분은 올바른 이상치 판별 조건입니다.cond3는 표준편차의 1.5배로 정의되므로,mean ± 1.5*std의 범위를 벗어난 값들을 이상치로 간주합니다.
- 결과가 다르게 나온다면 이러한 비교 연산의 결과가 예상과 다른지 확인해 보세요. 특히
r1변수를 프린트하여 이상치로 판단되는 정확한 행의 수와 어떤 값들이 포함되고 있는지 확인해보면 좋습니다.
데이터 및 라이브러리 확인:
- 혹시 데이터프레임 (
df)의 불러오기가 잘못되었거나, 데이터에 결측치가 많지는 않은지도 체크해 보십시오.
- 사용 중인 파이썬 패키지(pandas 등)가 최신 버전인지도 한번 확인해 보세요. 드물지만 버전 차이로 인해 함수 결과가 변할 수 있습니다.
- 혹시 데이터프레임 (
추천 링크:
이와 관련된 유사 질문 및 해결 방법에 대해 아래 게시물에서 참고하실 수 있습니다:
- 2회 기출유형(작업형1) 에서 문제3 - 이 게시물에서는 조건 설정 및 이상치 판별에서의 주의사항을 상세하게 설명하고 있습니다.
이 설명이 wlsgur737님의 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 저의 답변은 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 상황에서의 해결 방법을 안내하고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
실기시험 제출관련
0
124
2
6.20 작업형 2 과적합
0
138
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
38
2
로지스틱회귀, 회귀
0
46
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
52
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
60
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
60
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
46
2
3번문제 등분산 가정
0
46
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
34
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
36
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
56
2
제2유형 질문입니다.
0
46
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
49
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
57
1
ols
0
43
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
38
2
2유형 작성관련 질문
0
39
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
47
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
45
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
25
2
작업형2 ID 컬럼 삭제 질문
0
45
2
2유형 작성관련 질문
0
32
2





