강사님 말씀하신 아래 방법 외에  train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)는 안되는건가요? 이것도 원핫인코딩과 동일한데 확인부탁드립니다. # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함)# df = pd.concat([train, test])# df = pd.get_dummies(df)# # 다시 분리# train = df.iloc[:len(train)]# test = df.iloc[len(train):]# print(train.shape, test.shape)  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요p-value 값을 구할때, 반올림하거나 정수를 구하라 이런말 없으면 그냥 카이제곱검정했을 때 나온 소숫점 자리수 전부 다 입력해야하나요? 하나라도 빠지면 틀리는걸까요? 자리수 명시가 명확하지않는경우도 있나요?

10분 4초에서 합동분산추정량을 구할 때 자유도는 sum을 쓰시고그 전 1번 문제에서 자유도를 구하실 때는 len으로 하셨는데, 차이가 있을까요??

1유형이랑 3유형에서 소문제가 여러 개 있을 때 답을 하나씩 옮겨적는다고 하면 문제 1-1 답안 적고 1-2 답 확인하러 코드로 넘어가면 1-1 답안 유지되나요 아니면 사라지나요?

분류모델의 경우 평가값이 0.9언저리면 괜찮은것으로 알고 있는데회귀모델의 경우 평가지표 값이 r2같은것 제외하고는mae,rmse등은 낮은것이 좋은것으로 알고있습니다근데 평균의 10%이하 정도 보통 좋은것으로 알고있는데 어떤값이 좋은지 어떻게 비교할수 있나요??

가상환경을 맞추는 작업(확인)을 하지 않으면 어떤 문제가 생기는지요?

혹시 수치형과 범주형데이터를 분리했다가 합치지 말고,바로 원핫인코딩을 진행해서 해도 괜찮을까요?또, max_depth도 꼭 필요한지, 어디서 적용해야하는지도 궁금합니다

안녕하세요. 수강중 문의드립니다전처리 파트 중 인코딩 부분에서,인코딩 했을 때 칼럼수가 너무 많아질 경우원핫 말고 라벨인코더를 사용하는데요시험장 컴퓨팅 환경을 기준으로컬럼이 몇개 오버될경우라벨인코더를 사용하면 좋을지에대해 기준점을 제시해주시면 감사하겠습니다.(현재 200개 언더로는 원핫 쓰고 그이상은 라벨인코더 쓰는 식으로 하고있습니다)

import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# 사용자 코딩# print(train.shape, test.shape)# print(train.info())# print(test.isnull().sum())y_train = train.pop('총구매액')# print(train.shape, test.shape)m = train['환불금액'].mean()train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(m)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(m)# 원핫, 라벨링인코더# print(train.info())# print(train.shape, test.shape)#라벨인코더# cols = ['주구매상품', '주구매지점']# from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# le = LabelEncoder()# for col in cols:# train[col] = le.fit_transform(train[col])# test[col] = le.transform(test[col])#원핫print(train.shape, test.shape)data = pd.concat([train,test], axis = 0)data_oh = pd.get_dummies(data)train = data_oh.iloc[:len(train)].copy()test = data_oh.iloc[len(train):].copy()print(train.shape, test.shape) # print(train.head())#스플릿from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_var, y_tr, y_var = train_test_split(train,y_train,test_size = 0.15,random_state = 0)#랜포from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_var)import lightgbm as lgblgbmr = lgb.LGBMRegressor(random_state=0)lgbmr.fit(X_tr, y_tr)pred1 = lgbmr.predict(X_var)from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorrmse = root_mean_squared_error(y_var, pred1)print(rmse)#라벨 rf 716.2595627489613#라벨 lgb 667.9290102574973#원핫 rf - 762.9476701424611#원핫 lgb - 652.1802049238468#제출pred = lgbmr.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred' : pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv')) 저렇게 4개 비교해서 원핫 lgb로 제출했는데요 옳게 했는지 코드 점검 한번만 부탁드립니다  그리고 질문이 있는데요 실제 시험 들어가면 import pands as pd랑 트레인 테스트 저거 주나요? 외워야하나요? 저 화면 처럼 실제 시험도 저렇게 구성되어있나요? 

train과 test 데이터 전처리 시, 두 데이터 모두에서 '총구매액' 과 '최대구매액'이 음수이길래 이상치인줄 알고 전처리에 고민을 좀 했습니다.고민하다보니 전액 환불한 경우에는 논리적으로 음수가 맞더라고요. 그래서 별도의 이상치 처리는 안 했습니다. 다만, 제가 궁금한점은 실제 시험에서 이상치가 나왔을 때 대응 방법 (예를 들어, 이상치가 아닌 데이터만 살리는 등)  이 문제처럼 test데이터에서 이상치가 나올 가능성이 있는지와 대응방법 (test데이터의 행은 삭제해서는 안 되는 것으로 알고 있습니다.) 위 두가지가 궁금합니다.

예측 단계에서 다음과 같은 오류가 발생했는데, 이유가 뭘까요?

ValueError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key) 412 try: --> 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: ValueError: 3 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 3 frames/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key) 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: --> 415 raise KeyError(key) from err 416 if isinstance(key, Hashable): 417 raise KeyError(key) KeyError: 3기출3회 작업형1 3번 문제를 풀 때, 맨 처음 데이터를 다시 실행시켜주지 않으면 동일한 코드라도 이런 오류가 뜹니다. 매번 처음 데이터를 실행해줘야하나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요방법 2인 pivot table을 만든 이후에 기존 방법 1의 grouped['차이'] 항목을 만들어 처리하였는데요.방법 2에서는 grouped라는 변수에 pivot table 결과를 안넣으셨는데, pivot table 결과가 어떻게 grouped에 들어간걸까요??

airflow 3.* 를 기준으로 data_interval_start 나 data_interval_end 모두 같은 시간이 나와서 기존 gitHub 코드로 실습하니 기대했던 것과는 다른 log 결과가 반환 되었습니다.이럴 경우 어떻게 코드를 수정해야 하는지 가르쳐주실 수 있을까요?( 혹시 섹션 19에서 다루셨다면 미리 사과드립니다 .. )

대응표본검정 코딩할때, alternative='less'를 넣었는데 뮤d가 < 0 인 대립가설을 기준으로 잡으신 이유가 있을까요 ??귀무가설을 기준으로 뮤d >= 0 으로 잡으면 before가 after보다 크게 나와서 less로 안해도 된다는 의문점이 있습니다 

두 그룹이 등분산이라고 문제에 나와있지 않은 것 같은데 미리 구한 것인지 궁금합니다. 감사합니다.

안녕하세요.MCP 서버를 Cursor에 등록하여 개발 연동하는 이유가 뭔가요?? 이미 Chat Prompt에서 디렉터리 내에 접근이 가능한 것으로 보여지는데 추가적으로 연동하는 이유가 궁금합니다. 강의 시점과 버전 차이가 있어서인지 코드도 다소 다른데다, 강사님 화면처럼 Filesystem은 활성화가 안 되네요..  

안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 저는 수치형 데이터를 넣어서 진행하였습니다. 하지만 수업에서는 범주형 데이터를 선택하여 인코딩을 하셨습니다.이 기준을 어떻게 정한건가요??저는 info()를 통하여 df를 확인해보니 수치형(int,float)이 많아서 num_cols로 만들어서 진행하였습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요3유형은 기출6회부터 변경돼서 출제된건가요 ? 5회까지는 3유형이 안보여서요... 잘 몰라서 여쭙습니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 작업형2 번에서 train, test 두 데이터 동일 컬럼에 결측치가 있을경우 숫자면 0 , 문자면 최빈값으로 채우는 방법도 있지만..연습문제 풀다 가끔 train, test 컬럼 수? 뭐가 안맞는다는 오류가떠서..해당 결측치 컬럼은 train과 test에서 제거해버려도 문제가 안될까요?( 결측치 있는 컬럼이 Target이 아니라는 전제하에)