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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
22강 모델링 및 평가(회귀) 강의에서 선생님이 푸신 것에서는 랜덤포레스트에서 베이스라인보다 스탠다드스켈러에서 점수가 더 안좋아지는 결과가 나왔는데, 제가 따라서 풀어보면 베이스라인과 스탠다드스켈러의 점수도 동일하게 나오지 않고, 오히려 스탠다드스켈러의 점수가 더 좋게 나옵니다. 이렇게 다른 결과가 나오는 이유가 무엇일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(df['f1'].dropna()) 작성하면, 널값 삭제된 f1을 볼 수 있는데 이 값을 df['f1']에 대입 후 프린트를 하면 적용이 안됩니다. 왜 그런 것인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
shape도 함수인데, 이것은 왜 df.shape()를 안붙이는 것인가요? 모든 함수에 () 소괄호 붙이는 것은 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예제 데이터 프레임에서 결측치를 np.nan으로 적어주셨는데, 결측치를 무조건 이렇게 사용해야 하는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df2['D'].replace(" ", "") 하는 것과 df2['D'].str.replace(" ", "") 하는 것이 어떤 차이가 있는것인가요? str 붙이지 않았을 때는 공백 제거가 안되는데 어떤 차이가 있길래 두 함수 출력 값이 다른 것인가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 똑같이 하려고 노력한 것 같은데 조금씩 다르게 나오네요...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 선생님. 강의노트 모아놓은 PDF 없을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기억하기 쉽게 이해하려는데, str이 어떤 단어 앞자리인가요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit() anova_lm(model) 2 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit() anava_table=sm.stats.anova_lm(model) print(anava_table) 1 과 2를 보면 from statsmodels.formula.api import ols 는 같고 import statsmodels.api as sm과 from statsmodels.stats.anova import anova_lm이 다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요. 결과값은 같은데..무슨차이일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 target = train.pop('target') 타겟 처리하는 방법과 검증 데이터 분리 단계에서 이렇게 하는 방법 중에 어떤방법을 선택하던 결과에 영향이 없나요? 그리고 데이터 전처리 시에 target분리할 경우에 target 데이터가 수치형이나 범주형 상관 없이 데이터 전처리 전에 분리하면 되는건지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
풀이대로 푼다면 144가 나오는데 제곱대신 두번 적어서 풀면 143이 정답으로 나옵니다. 차이가 무엇일까요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pd.Timedelta() 이외에 여러 함수들을 보면 맨앞에 pd를 붙이던데, 이것이 의미하는 바가 무엇인가요? 단순 len()이나 sum() 같은 함수는 pd 안붙이고 사용하는데, pd를 붙이는 것과 안붙이는 것 구분을 어떻게 생각하면 편한가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df = pd.read _csv('date.csv', usecols=[], parse_dates=[])처럼 usecols와 parse_dates를 파라미터라 호칭하시던데, 어떤 것을 파라미터 라고 부르나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
dtype : datetime64[ns] 에서 64랑 ns는 무엇을 의미하나요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요? #baseline(object컬럼 제거) cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(train.shape, test.shape) # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols,axis=1) # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코딩 # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() # onehot 인코딩 pd.get_dummies(train, columns=cols) 마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출5회 작업형 2번 수치형 데이터 스케일링은 필요없나요? 언제 스케일링을 해야하는지 잘 모르겠어요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 소수점 나이를 제거할 때 cond = df['age'] == round(df['age'],0) 이 코드로 반올림한 값과 age가 같은 것을 조건으로 걸었는데요 소수점 자리0.5미만인 애들은 제거가 안되지 않았을가요? 예시:32 와 32.3 반올림한 값을 비교해도 같다고 나옴
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
변수 지정을 잘못 하여, 가격 프레임의 데이터가 완전 바뀌었는데 다시 이전 데이터로 원복하려면 어떻게 해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
min_price 변수 지정없이 바로 df['이벤트가'].fillna(df['이벤트가'].min())로 사용하면 안되던데, 왜그런 건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
함수별로 어떤것은 ()를 사용하고, 어떤것은 []를 사용하는데 구분하는 법이 따로 있나요? 매번 헷갈리네요
