Chi2ContingencyResult(statistic=5.929494712103407, pvalue=0.01488951060599475, dof=1, expected_freq=array([[115., 115.], [185., 185.]]))다음과 같이 결과가 나오는데, 여기서 expected_freq=array(남자의 합격 기대빈도(115), 남자의 불합격 기대빈도(115), 여자의 합격 기대빈도(185), 여자의 불합격 기대빈도(185))이 순서가 맞나요??

안녕하세요! 대응표본검정 강의 6:35초 부분에서윌콕슨 검정 alternative를 대립가설 기준으로 봐야한다고 말씀하신 이유가,샤피로-윌크 검정에서 대립가설을 따른다고 결론이 났기 때문인가요? 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 2 모의문제 1에서 랜덤포레스트 후 실행하는 데 자꾸 저런 오류가 뜹니다. 어떻게 해야 하나요??

안녕하세요 🙂 수업자료 ipynb와 data파일을 일괄적으로 다운받을 수 있는 방법이 있을까요? 확인 부탁드립니다!

수업을 듣다보면 함수나 모델이나 이런것들을 가져올때 nump, sklearn, sklearn.preprocessing 등...그리고 import 해오는 것들이 어디에 속해있는 것인지? 이런 것들이 외우려니 좀 많이 혼동이 되서 잘 안외어져서 질문드립니다. 시험장에서 좀더 효율적으로 잘 기억나게 하는 방법이 있는지요?아니면 나올때 마다 다 외워야하는지요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 둘 중 어느방법을 써도 무방할까요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요실제 시험장에서 검증단계가 꼭 필요한가요? 

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

ob = df.value_counts(normalize=True).sort_index() ob = ob.to_list()   ex = [0.1, 0.05, 0.15, 0.7]즉, 관찰값과 기댓값을 비율로 입력하여관찰값 [0.2, 0.15, 0.1, 0.55]기댓값 [0.1, 0.05, 0.15, 0.7] 으로 비교하면 안되나요?비율은 같은데 통계량과 P-value 가 다르게 나오네요.

원핫인코딩 하니 0,1이 아닌 True, False로 결과가 나왔습니다.수치결과가 다르지는 않았어서 큰 문제는 아닌것같은데, 0,1,로 나타낼 방법은 없을까요?

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:458: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = checkoptimize_result( 계속 이 문구가 뜨는데, 문제가 있는 걸까요??

기출2회를 풀고 있는데요주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) 이 문제를 시험환경에서 풀면len(df)*0.8 df = df.iloc[:80] df before = df['f1'].std() median1 = df['f1'].median() # 20.574853076621935 import numpy as np df['f1'] = df['f1'].fillna(median1) after = df['f1'].std() # 17.010788646613268 이게 한 창 안에서 한번에 코딩이 되면서before과 after 둘다에 17.010 어쩌고가 들어가서print(before-after) 을 하면 0이 되더라고요 실행은 한 코딩창 안에서 진행해야 하는데그럼 숫자를 따로 저장해서 20.574 - 17.010 을 출력해야 하나요?  

안녕하세요첫 실기 준비이다 보니 궁금한게 너무 많네요 ㅠㅠ 2유형 평가는 순수하게 제출된 csv 파일로만 평가되나요?아니면 풀이한 코드까지 평가 대상인가요?

안녕하세요, [작업형2] 머신러닝 및 평가지표-모델링 및 평가(회귀) 강의에서결과값을 예측하는거에 대해 회귀분석이니 y값을 예측하는거고.. 이 하나의 값은 무엇을 의미하나요 ??평가방식이 RMSE이니 charges의 평균의 루트를 씌운값일까요 ??  

안녕하세요라벨인코딩 질문드립니다. 피처 엔지니어링 > 라벨인코딩 강의 부분 중에LabelEncoder 를 le 라는 변수에 선언하고,이후에 반복문 안에서 한 번 더 le 라는 변수에 encoder 를 다시 할당(?) 해주는데 뭔가 초기화(?) 같은 역할을 해줘야하는건가요?아니면 반복문 안에 le = encoder() 부분은 생략해도 무방한가요?  le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() # 이 부분이 꼭 들어가야하나요? X_train[col] = encoder.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = encoder.transform(X_test[col]) 

다른분들이 질문남긴거에 답변 달아주신걸 봐도 아직 이해가 안되는 부분이 있습니다.<작업형2 모의문제 3 수업노트 중> y_test 파일의 최종 결과파일의 데이터는 0 아니면 1인 이진분류인데,predict_proba로 제출한 값은 확률값인데,이 부분 확률로 제출하는게 괜찮다고 설명해 주신 부분을 보았는데도 아직 명확하게 이해가 되지 않습니다. 이 성능평가에 대한 부분을 어떻게 이해하면 될까요? 

캐글에서 문제 풀어본후 저장안되게 하는 방법이 있나요?다시 풀어보고 싶은데 한번 실행한 코드는 저장되서요 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보계속 맞게 적었는데 안되는데 머가 오류일까요?

평가 데이터 분할 시 random_state를 예제와 동일하게 2022로 지정 후에 의사결정나무, 랜덤포레스트, XGBoost가 포함된 각 셀을 실행하면 강의 시 설명한 예제 pred[:10]과 값이 제가 직접 실행한 값과 다를 수 있는가요?특히, 의사결정나무와 랜덤포레스트는 여러 번 실행하면 roc_auc_score 값이 계속 변경되는데 미세한 차이로 변경되어 채점 시 불이익 없는지도 궁금합니다. 아래와 같이 재실행 시 값이 변경되는 알고리즘을 정리했는데 맞는지 확인 부탁드립니다재실행 시 값 변경분류DecisionTreeClassifierRandomForestClassifier회귀RandomForestRegressor 재실행 시 값 변경 X분류XGBClassifier회귀LinearRegressionXGBRegressor

f3 컬럼에서 결측치 채울때 mode[0] 이 아니라 그냥 mode 값을 넣으면 안되는 이유가 뭘까요? ㅠㅠf3 컬럼의 'gold'값을 가진 데이터의 수를 출력할 때 sum()함수 말고 len()함수를 썼더니 결과 값이 다르게 나왔어요. 차이점이 뭐가 있을까요? ㅠㅠ