일반적으로 train_test_split() 함수에 random_state를 지정하는 이유는 학습 데이터셋과 테스트 데이터셋을 분리할 때 매 수행마다 동일한 데이터셋으로 분리하기 위함이라고 알고 있습니다. 그런데 DecisionTreeClassifier()객체를 생성할 때 안에 random_state를 넣어주는 이유는 무엇인가요? DeicisonTreeClassifier과 train_test_split() 둘다 random_state를 넣어줘야 하나요? 만약 그렇다면 radom_state가 각각 사용되는 의미가 다른가요? 다르다면 어떻게 다른지 여쭙고 싶습니다. 선생님, 날씨도 더운데 답변해주시느라 너무 감사합니다ㅜㅜ

선생님 안녕하세요k-폴드 방식으로 데이터를 분할할 때, 최적의 k는 어떻게 구하나요?

사건 A,B가 일어날 확률인 P(A) = 0.6, P(B) = 0.7 일 때1번 답은 exclusion-inclusion principle에 의해 P(A)+P(B)-P(A)*P(B) = 0.882번 답은 단순 교집합으로 P(A)*P(B) = 0.6*0.7 = 0.423번 답은 (P(A)-P(B) ) + (P(B) - P(A)) = (0.6 - 0.42) + (0.7 - 0.42) = 0.18 + 0.28 = 0.46이 아닌가 해서 질문 남깁니다!또, P(A^c)*P(B^c) = 0.4 * 0.3 = 0.12이 아닌가 싶어서요.

안녕하세요 강사님, 강사님 강의를 통해 분류 및 회귀 (지도학습)에 대해 공부하며 도움을 많이 받았습니다.머신러닝 완벽 가이드에 소개된 비지도학습 내용 외에, 만들어두신 다른 강의에서 비지도학습에 대한 심화적인 학습이 가능한 것이 있을까요???"캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기" 강의를 눈여겨보고 있는데, 해당 강의에서 비지도 학습을 이용하여 문제를 해결하는지 여부에 대해서 알지 못하여 이렇게 문의드립니다.!감사합니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요.규제 부분 코드 실습 중 규제 클래스에 관해서 cross_val_score적용 시 NaN값이 반환되는 것이 확인되어 질문드립니다. 싸이킷런 버전의 경우 1.0.2버전인데구글링을 했을 때는, 데이터 내에 NaN값이 있어서 그럴 것이라는데 제가 확인해봤을 때는 NaN값이 없었습니다.혹시 버전과 관련된 문제일까요...?동일 코드에 Ridge클래스대신 LinearRegression클래스로 대체시 정상적으로 코드가 동작하는 것을 확인하여 우선 Ridge클래스에 대한 문제로 간주하고 있습니다...ㅠ

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 안녕하세요. 우선 머신러닝에 대해 알기쉽게 강의해 주셔서 감사합니다.저는 기계의 고장진단 및 예측을 위해서 머신러닝을 공부하고 있는 직장인 입니다.다름이아니라, 실습에서 다루는 데이터는 다양한 정보들이 1개의 파일에 있어, 학습 및 테스트를 진행하였습니다. 그러나, 전압,진동과 같이 물리적 데이터는 일정시간 동안 데이터를 계측하게 되고, 이러한 파일이 여러게 존재하게 됩니다.(첨부된 그림 참조)이렇게 데이터 취득시, 현실적으로는 고장데이터를 취득한 파일 전체의 레이블이 1(1이 고장이라 하면), 정상상태를 취득한 파일은 0이 되어야 합니다.이렇듯 다수의 파일, 1개의 파일 안에 시간순으로 측정된 다수의 데이터가 있을 경우, 학습 및 테스트를 하기위한 데이터 전처리 방법이 궁금합니다.수고하세요.

'LightGBM을 이용한 위스콘신 유방암 예측'을 보고 깃허브에서 다운한 예제를 런 시켜보고 있는데 세번째에서 오류가 뜹니다. fit()함수에 early_stopping_rounds는 쓸수 없다고 나옵니다. 그래서 파라미터명이 업데이트 되었나 싶어서 인터넷에 찾아보니까 LightGBM 페이지에서는 early_stopping_rounds, early_stopping_round, 둘다 가능하다고 나옵니다. 뭐가 문제인지 모르겠습니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.이전 XGBoost 혹은 GBM 등에서 경사하강법에 대해서 이야기 되었을 때, 이때의 경사하강법은 확률적 경사하강법이 기반된 것이 맞을까요?

선생님, 안녕하세요?분류모델 성능 평가지표에서 roc_auc 에 대해 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.threshold에 따라 roc_auc_score값 구하기sklearn.metrics.roc_auc_score(y_test, pred_proba) # pred_proba = model.predict_proba()위의 코드로 roc_auc값을 구하는 것으로 알고 있습니다.하지만, 위의 코드로 roc_auc값을 구하면, threshold에 따라 달라지지 않습니다.그렇다고 pred_proba대신 pred(pred = model.predict())를 사용하면 roc_auc값이 떨어집니다.threshold에 따라 roc_auc값을 어떻게 구하면 좋을까요? 최적의 threshold를 구할 때 어떤 성능 지표를 제일 최우선으로 봐야할지도 궁금합니다. 저는 지금 질병 진단 예측을 만들고 있어 재현율을 높이는게 중요하다고 생각하는데 roc_auc값도 중요하게 봐야할 것 같아 고민이 됩니다...pred_proba, pred 둘 중 어느 것으로 roc_auc값을 구하는게 맞나요? 일반적으로 사용되는 것이 무엇인가요?답변 부탁드리겠습니다.감사합니다 :)

i = 10 ~ 15를 넣고 계산하면 각각의 P값은 아래와 같이 나옵니다.[0.3486784401000001, 0.3486784401, 0.19177314205499993, 0.07670925682199997, 0.024930508467149986, 0.006980542370801994]그리고 전체 합을 구하면 대략 99.78%가 맞는것 같은데.. 확인 부탁드릴께요.감사합니다. 

4.9 실습에서1.처음 xgb_clf 객체를 생성할때, n_estimators 나 learning rate같은 파라미터 값들은 어떤값을 줘도 상관이 없을까요? 처음 분류기 모델을 생성할때 어떤값을 줘도 상관없는지 궁금합니다!그다음줄 코드 xgb_clf.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=100, eval_metric='auc', eval_set=[(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)]) 에서 eval_metric 을 이전 xgb실습때에는 'logloss'값을 줬는데 이번 실습에서는 roc_score를 평가지표로 사용한건가요? 학습을 시킬때, 어떤경우에는 평가지표를 어떤값을 줘야하는지 궁금합니다!목적함수 설정 부분에서 kfold방식으로 x_train을 나눈 이유가 궁금합니다!

마지막 부분에 X_train_poly 설명해주시는데 이게 모델학습하고 transform한 그냥 변수이름인건가요.영상에서 polyniaml 학습된 x라고 하셔서, 그냥 polynomfial변환하시고 데이터 학습시키신건지 헷갈리네요;

산탄데르 은행 고객 만족 예측 실습-1에서ID 컬럼을 드롭하는데 특별한 이유가 있으신가요. 식별자라고 해서 삭제한다고 영상에서 말씀하셨는데 이유가 궁급합니다.!

 파일을 받았는데 안열리는데 왜 그럴까요..? ㅠㅠ책으로는 군집화에서 소챕터 06입니다 ㅠㅠ

이 코드 왜 오류날까요 ㅠㅠㅠ 이런 식으로 오류가 나요 ㅠㅠㅠㅠㅠ

안녕하세요. 강의를 잘 듣고 있습니다.유익한 강의를 해주셔서 감사합니다.강의 자료는 다운 받을 수 없나요?

안녕하십니까 교수님 cluster 해석과 관련하여 질문이 있어 글을 작성하게 되었습니다. 각 cluster별로 명확하게 어떤 feature가 많이 고려되었다는 것을 확인할 수 있는 방법이 있을까요? clustering을 진행한 뒤 다음과 같은 방법으로 cluster를 해석하려 하였습니다.1) 군집화를 진행하여 0, 1, 2, 3 의 cluster가 도출됨2) cluster를 label 데이터로 하여 classification을 진행3) feature importance를 활용하여 기술적으로 cluster를 해석 여기서 질문드리고 싶은 점은.. 각 군집별로 feature importance를 도출할 방법이 없을까요? (또는 XAI등 다른 방법이 있을까요??)현재 feature importance는 cluster 0, 1, 2, 3을 모두 반영한 feature importance를 도출해 명확하게 cluster의 특징을 해석하기 어려운 것 같습니다.. 각 cluster별로 어떤 feature가 많이 고려되었다는 것을 확인할 수 있는 방법이 있는 지가 궁금합니다. 항상 감사드립니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 선생님 보스턴 가격예측 데이터 임포트가 안돼요 ㅠㅠ 

빨간 네모박스 친 부분이 어떻게 유도되는지 모르겠습니다.odd function이라는게 f(-x) = -f(x)인 함수를 이야기하는건 이해 했는데, 그것으로부터 어떻게 해야 저 빨간 네모박스 친 부분의 식이 유도되는지는 이해가 안돼서 질문드립니다..

Geometric distribution에서 한번 수업해주신 기억이 있어서 더듬더듬 복습해보고 풀어보았는데저는 다른 값이 나오는데 어디서 오류를 범하고 있는지 모르겠습니다.. 혹시 한번 봐주실 수 있나요 ? 1 / 1-q가 나와야하는데 저는 자꾸 q / 1-q가 나오네요 ... 어디서 잘못된건지 혹시 도움 주실수 있는지 여쭤봅니다