트레인 테스트 인포에서 object 타입이 없어서 원핫인코딩 안하고 바로 분할부터 시작했다고 이해했는데,, 제가 이해한게 맞을까요???그리고랜덤포레스트 돌리고 샘플 받고roc-auc-scre 돌리고 샘플 받고최종 파일 샘플 볼때,,,세 샘플로 서로 비교하면서?? 제대로 잘 나온건지 확인?? 하는 방법?? 이 있는지 궁금합니다

작업형2 연습문제4에서 풀이는 아래와 같은데,# 결측치 처리 train = train.fillna("X") test = test.fillna("X") # train과 test 합쳐서 원핫인코딩 combined = pd.concat([train, test]) combined_dummies = pd.get_dummies(combined) n_train = len(train) train = combined_dummies[:n_train] test = combined_dummies[n_train:]저는 다음과 같이 결측치가 있는 object 항 삭제 후 label encoder 진행해서 풀었습니다. 오류 없이 작동했으면 괜찮은 건가요?cols = ['gender', 'enrolled_university', 'education_level', 'major_discipline', 'experience', 'company_size', 'company_type', 'last_new_job'] train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) # print(train.shape) # test.isnull().sum() # print(test.shape) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder colss = train.select_dtypes(include='O').columns for col in colss: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])만약에 결측치 있는 object 항 제거하고 label encoder 코드 작성했을 때 오류가 생기면 이때는 합쳐서 원핫 인코딩 하면 될까요?

작업형 2 개념이 자꾸 헷갈려서요ㅠ예시문제 작업형2 2025 보면, 평가지표로 평가하는데강의에서 레이블인코딩, 원핫인코딩 비교해서 오차가 적은 것으로 택하던데,랜덤포레스트와 라이트지비엠 이것도 각각 비교해서 오차가 적은거 평가 안해도되는건가요?? 제가 약간 헷갈리는 점이ㅠ 원래 작업형 2는인코딩부분(레이블/원핫), 학습부분(랜덤/라이트지비엠) 크게 이 두 부분에서각각 경우의 수 대로 다 하면서? 평가를 비교해서 해야하는건지 궁금합니다  작업형3 부분에서 원래 가설검정?(t검정, F검정 등등)도 나오는데,, 빅이시 부분에선 로지스틱회귀, 선형회귀 부문을 초점을 맞추었던데,,, 검정부분 보다는 로지스틱회귀, 선형회귀 등 출제 확률이 더 높다고 봐도 될까요?

안녕하세요 작업형 2 머신러닝 분류에서 LightGBM과 랜덤포레스트를 배운 것은 이해했습니다  회귀에서는 선형회귀를 배우면서 LightGBM과 랜덤포레스트가 또 나오는데요  그럼 LightGBM과 랜덤포레스트는 분류 회귀 문제 가리지 않고 만능처럼(시험대비용으로)사용이 가능한 건가요.. 감사합니다

안녕하세요. 다름이 아니라 작업형3번의 이원분산분석 학습하는 중에 강사님의 코드를 그대로 가져와서 실행만 했을 뿐인데 자꾸 오류가 납니다.. 해설 부분 전에 직접 풀이할 수 있는 빈칸에 이원분산분석 데이터가 잘못 되어 있는 것 같아 아래 해설의 데이터도 가져와서 코드를 그대로 실행하였습니다..시리즈 오브젝트를 불러올 수 없다는데 무엇이 잘못된걸까요..?  

안녕하세요 작업형 2과목 머신러닝 문제에 따라 lightGBM을 써야만 하는 경우도 있나요 아니면 머신러닝할 때는 랜덤포레스트로 비비고 들어갈 수 있나요?? 시간은 부족하고 아직 연륜이 부족해서 여쭤봅니다 감사합니다

제가 시험장에서 코드가 생각이 안 날 가능성을 대비해서, 작업형2는 우선 한 가지 방법으로 풀고 거기에 살을 붙여가며 연습하려 합니다.근데 여기서 든 생각이, 어차피 RandomForest 한 가지 방법으로 풀 거면 모델 성능 측정은 모델 간의 성능을 비교할 목적이니 굳이 안 해도 될 것 같고, 성능 측정을 하지 않는다면 train과 validation을 나눠주는 train_test_split도 굳이 안 해도 될 것 같고, 결론적으로는 경우에 따라 Classifier/Regressor만 맞게 써준다면 아래의 코드만으로도 웬만한 문제는 감점당하지 않고 넘어갈 수 있지 않나 하는 생각이 들었습니다.target = train.pop('농약검출여부') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(train, target) pred = model.predict(test) pd.DataFrame({'pred': pred}).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')강사님께서 올려주신 실기 응시 가이드를 보니 성능이 너무 낮지만 않다면 점수가 많이 까일 가능성은 낮아보여서, 우선은 이걸로 밀고 가면서 최소한의 점수는 확보하려는데, 그러한 목적으로는 이 코드가 문제가 없을지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요 선생님! 섹션 3 처럼 object가 많이 나왔을때 labelencoder를 하지 않고cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: set_train = set(train[col]) set_test= set(test[col]) same = (set_train == set_test) if same: print(col, "\t카테고리 동일함") else: print(col, "\t카테고리 동일하지 않음") print("\n ===== target 기술 통계 =====") print(train['price'].describe())이렇게 하는 이유가 궁금합니다!! 이런것도 외우고 가야될까요?

선생님 안녕하세요. 대응표본과 독립표본을 구분하는 꿀팁이 있을까요?연습문제 > 가설검정 > 2번은 대응표본인것 같은데 독립표본이라고 적혀있어서요.신약효과검정이 대응인데, 이것도 어떻게보면 기존충전기와 개발충전기라면 대응으로 볼 수 있지 않나요? 시험문제엔 '독립/대응표본으로 검정하라' 와 같이 알려주진 않죠?ㅜㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요아래 코드가 9번 답 코드에 존재하는데 이 과정이 왜 있는지 몰라 문의 드립니다.pred = (pred > 0.5).astype(int)

선생님 작업형 2는 train.info() 했을 때 결측치가 없고 object 형이 많거나 해도 라벨 인코딩 말고 원핫 인코딩을 하고 모델은 randomforest lightgbm 사용해서 점수 더 잘 나온것을 기준으로 제출해도 될까요? 

답변 항상 감사드립니다.다중 선형 회귀분석에 있어 상수항을 추가하는 sm.add_constant를 쓰는 경우가 있고,안쓰는 경우가 있는것 같아 질문드립니다.8회 3유형 2번 문제는 쓰셨고,10회 3유형 2번 문제는 상수항을 추가 안하셨는데,상수항 추가 함수를 쓰고 안쓰고의 기준이 있을까요?써야하는 경우 설명 가능하신지 여쭤뵙니다.추가질문)2유형 문제풀이시pd.get_dummies를 활용한 원핫인코딩과LabelEncoder를 활용한모델 결과값이 왜 크게 차이가 있나 질문입니다.실험결과,x가 범주형일경우 LabelEncoder가 더 적합한 핏을 보이나,계량경제학적으로 어떠한 이유로 이러한 결과가 있나 여쭤뵙니다.

1유형 : 내주신 문제39개중에 20번대 후반 이후로 잘 못푸는 상태(datetime부분이 약함)2유형 : 40점 만점 가정3유형 : 분산분석 제외 summary에서 찾는것 모두 가능 (카이제곱, 독립성, logit, ols) 이 상태인데 남은 4일동안 1유형을 보강할지,분산분석을 알아갈지 고민인데 어떻게 생각하시나요..?

 제가 시험환경에서 돌려보았습니다#1 표본데이터의 평균을 구하시오Caffeine(mg)print(df['Caffeine(mg)'].mean())#2 샤피로 검정 0.9322031137746971print(stats.shapiro(df['Caffeine(mg)']))#단일표본t검정의 검정통계량과-5.501737036221897 pvalue print(stats.ttest_1samp(df['Caffeine(mg)'],95,alternative='less'))samp=stats.ttest_1samp(df['Caffeine(mg)'],95,alternative='less')print(samp.pvalue)print(format(5.8686553916715e-06,'.10f')) 결과ShapiroResult(statistic=0.9826578166170536, pvalue=0.9322031137746971)TtestResult(statistic=-5.501737036221897, pvalue=5.8686553916715e-06, df=24)5.8686553916715e-060.0000058687 ####질문 만약 문제에서 p_value값을 물어보았고 반올림하여라 그런말 없이 물어본다면 지수표기법을 바꿔서 적어야할텐데. 일반표기법을 어디까지 적어야할지요?ㅠㅠ

eda 진행하여 object인 컬럼들 모두 라벨인코딩 진행한 후, X_train=X_train.drop(columns=['ID']) X_testID = X_test.pop('ID')from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_train,y_train) pred = model.predict_prova(X_test)진행하였는데 모델 학습 돌리는 과정중에 계속 런타임이 빙글빙글 돌아가면서 학습이 되지않습니다 왜 그런걸까요..? ㅠㅠㅠ

작업형 2에서 pred를 그냥 쓰는게 아니라 pred[:,1]를 쓸때 이해가 안가서 그냥 이대로 암기했었습니다.이걸 쓰는 이유를 정확히 알고 싶은데roc_auc는 양수의 확률 값을 예측한걸 평가하는 것이고,나머지 분류지표는 0또는 1을 예측한걸 평가하는 지표이기 때문에roc_auc경우에만 양수인 컬럼을 따로 지정하기위해 pred[:,1]를 사용하는 것이 맞을까요?그렇다면 roc_auc일때만 pred[:,1]이렇게 따로 지정해주면 될까요?

cond = df['age']>=80 print(df['views'][cond].mean())이렇게 작성해도 크게 문제가 없나요? views와 cond 자리 바꿈!

test_id = test.pop('id')이렇게 따로 빼두는 이유가 저장할때 id컬럼을 생성하기 위해서라면,굳이 pop함수로 빼지 않고 저장할때 직접적으로pd.DataFarme({'id':test['id'], 'y_pred':pred}) 이렇게 test['id']로 적으면 안되는 걸까요? 

안녕하세요. 섹션5-27 강의 수강 중 입니다. 인코딩 파트의 가장 윗 부분 코드와 관련하여y_train = train.pop("income")단독 실행 시 KeyError 에러가 발생합니다.다만, 상단의 모두 실행으로 실행 시 정상 작동 됩니다.에러 메시지에서도 '위의 예외는 다음 예외의 직접적인 원인이었습니다.' 라고만 표시되어 어떻게 조치를 취해야 하는지 감이 잘 오지 않습니다ㅠㅠ + 상단의 데이터 불러오기에서 데이터를 확인했을 때 income 컬럼이 있는 것 확인했습니다.  + 바로 아래의 원핫인코딩 코드에 커서를 놓고 런타임-이전 셀 실행 으로 실행하니까 이때는 또 정상 작동을 하네요? 

랜덤포레스트 사용에서 model.fit으로 학습시키는 코드를 실행시키면 굉장히 오래 돌아가는데 왜그러는걸까요??