화면에는 encase_partition_break_E01이란 파일로 분석 하신것 같은데요.그 파일은 어디에서 받을 수 있는건가요?

안녕하세요, 코드바나나 님.다른 강의에 문의글을 남기게 되어 먼저 죄송하다는 말씀드립니다. 제가 「AWS Certified Solutions Architect - Associate 자격증 준비하기」 강의를 통해 자격증을 준비하고 있었는데, 회사 일에 치여 지내다 보니 기간 내에 강의를 모두 수강하지 못한 채 수강 기간이 만료되어 버렸습니다. 강의가 만료된 상태라 해당 강의에서는 문의글 작성이 불가능해 이렇게 다른 강의를 통해 문의드리게 되었습니다. 문의게시판을 보니 수강 기간 연장이 가능한 경우가 있어 조심스레 부탁드리고자 합니다.혹시 괜찮으시다면 해당 강의의 수강 기간을 한 번만 연장해주실 수 있을까요? 다른 강의에 글을 남기게 되어 다시 한 번 죄송하다는 말씀드리며, 항상 좋은 강의 제공해주셔서 깊이 감사드립니다.

자료에는 0.5 미만 : 00.5 이상 : 1이라고 되어있는데, 코드 및 설명은0.5 이하 : 00.5 초과 : 1이라고 보여져요. 어떤게 맞나요?

작업형2 제출 방식에 대해 질문 있습니다! print(submit.to_csv(‘result.csv', index=False)를 작성한 후에 확인하기 위해print(pd.read_csv('result.csv'))print(pred.shape)등을 실행하며 진행하고 있는데 이런 코드는 주석처리나 삭제할 필요 없이 그대로 제출해도 괜찮은지, 그리고 그 전에 EDA등을 하며 print문으로 작성한 것들도 주석처리 없이 그대로 제출해도 괜찮은지 문의드립니다!😊

강의 따라다가가 중간에 파이선 코드 복붙 하는데 아마 두가지 파이선 가상환경이 안맞는다고 충돌 나는데 어디서 문제가 생긴 걸까요

강의가 머리에 쏙쏙 들어옵니다.첫번째로 나만의 블로그 완성모바일에서 불편하게 보였던 것도 수정완료 했습니다.일단, 블로그 부터 구글 애드센스 승인 받아보겠습니다.영상은 그 후로 강의 듣겠습니다.https://hafuture.com 으로 놀러 오세요^^

포르테이너 접속해서... 로컬을 누르면 접속이안돼고 Failed loading environment The environment named local is unreachable. 이런 애러만 발생해요 ㅠ

  위는 제가 푼 풀이, 아래는 선생님의 답변입니다. 해당 문제에서 왜 최소값을 구하고 대입하는지 모르겠습니다.문제에서 말하는 상위는 큰 숫자부터 작은 숫자로 정렬했을 때, 10번째로 큰 숫자를 말하는 상위인가요?

분산분석 강의노트(가정에서 재배하고 있는 네 가지 토마토 종자(A, B, C, D)에 대해 세 가지 종류의 비료 (11, 12, 13)를 사용하여 재배된 토마토 수를 조사하였다. 종자 및 비료 종류 간의 토마토 수의 차이가 있는지 유의수준 0.05하에서 검정하시오. (단, 정규성, 등분산성에 만족한 데이터)) 문제에서 종자, 비료가 범주형 데이터여서 C를 씌워준 걸로 아는데, 회귀 분석 시에도 0, 1로만 나타나거나 A, B, C로만 나타나는 변수에 대해서 logit 또는 ols 안에서도 변수에 C를 작성해야 하는지 궁금합니다..!

답안 풀이는 anova_lm을 불러올 때import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols # 1~9 이원 분산 분석 model = ols('수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)', data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model) print(anova_table)이런식으로 불러오는데 아래와 같이 import하면 결과가 다른데 문제가 있나요? 뭐가 맞을까요from statsmodels.stats.anova import anova_lm

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요index '2001' 데이터(행)에서 평균보다 큰 값의 개수를 구하시오. -> 평균보다 큰 값의 개수를 구한다고 해서 len을 썼는데 코랩에 있는 정답은 sum을 써서 다른 답이 도출 되는 것으로 확인됩니다. len이 아닌 sum이 쓰인 이유가 뭔지 알 수 있을까요?import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data2.csv", index_col="year") df.head() df=df.T ma=df[2003].mean() cond1=df[2003]<ma len(cond1)

안녕하세요다시 처음부터 시작해서도커설치까지 완료하고 포르테이너 까지 왔는데접속하면 정상으로 나오다가 local을 클릭하면 다운되면서 The environment named local is unreachable이 나오는데 무엇을 어떻게 해야 하나요?  

랜덤포레스트, lightgbm 이거 둘 중에 급하면,, 랜덤포레스트만 사용해도 괜찮을까요?둘 중에 하나만 사용한다면 더 좋은게 있는건가요? 정석대로 한다면, 둘다 진행해서 값이 error일때는 작은걸로 사용하면 되는건가요?단순한 질문 같은데 아직 감이 잡힐듯말듯해서 질문드립니다..ㅠ감사합니다

복습강의에서train = train.drop('customerID', axis=1) # 값이 모두 유니크해도 숫자형이면 유지하지만, 문자형이라 ID는 삭제했습니다 test = test.drop(['customerID'], axis=1customerID를 지웠는데.. 매번 전처리할때 그냥 target = train.pop만 해서 실전에서 잘 못할 것 같아서요..ㅠcustomerID처럼 문자로 된게 고유값이 많으면? 해야하는 것 같은데? 이런 상황일때 무조건 하는게 좋은건가요?실수로 다른 productID 이런거랑 헷갈려서 그런거까지 실수할까봐ㅠ그냥 단순하게 target=train.pop~만 해도 될런지... 질문드립니다  감사합니다

안녕하세요.계란 깨진 부분을 좀 뾰족하게 하고 싶은데깨진부분의 가로부분에 루프컷을 넣으려니 잘 적용이 안되네요. 안쪽으로만? 만들어지려고 하는데 뭐가 문제일까요? 아 두께 부분에 루프컷 넣으니 되긴 하네요... --;일단 해결은 되었습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요ROC-AUC로 평가하는데 데이터 전처리를 아래와 같이하고 y=train.pop('Outcome') 아래와 같이 코드를 작성해도 평가에는 지장이 없을까요?혹시 꼭 검증데이터 분할을 진행해야 평가를 진행할 수 있는 건지 궁금합니다.df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf =RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train,y) pred=rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False)

제목 그대로예시문제 작업형2(ver.2025) 모델은 하나만 해도 되는지 궁금합니다.인코딩을 레이블과 원핫으로 해서 rmse가 더 작은 걸로 구하셨는데, 이과정에서 모델은 랜덤포레스트 하나만 하시더라구요.xgb나 다른 모델로 비교 안해도 되는지 궁금합니다!

json 파일도 assets에 넣고마지막으로 return <Lottie options={defaultOptions}이걸 넣고 안되어서 나름대로 검색을 해봤는데 잘 안돼서 글 남겨봅니당 ㅠㅠ밑엔 에러 메시지에요 

처음에 혼자 풀 때 영상에서 하신 방법 딱 생각났는데B는 재배열 하지 말라는 함정때문에 못풀었습니다.근데 B 재배열은 무시해도 되고 백준에서도 답으로 인정해주면 회사 코테는 사람이 검수할텐데 거기서도 정답으로 인정해주나요? 그리고 sort하실 때 rbegin 말고 cmp 직접 만드셔서 사용하는 이유는 무엇인가요?

궁금한 점이나 추가로 확인이 필요한 내용이 있다면 언제든지 질"2. 강의수강 꿀팁"에 아무것도 나오지 않습니다. 확인 부탁드립니다.문해주세요. :)