두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 합동 분산 추정량을 구하기 위에서 아래의 코드로 푸는 풀이가 알맞는지 질문드립니다.(혹은 우연의 일치로 해당 값이 나온건지 궁금합니다.) 꼬리질문 2에서 두 집단이라고 출제되었기에 df를 나누지않고, 로그 리지스틴 값이라고 명시되어 로그 리지스틴을 기준으로 구하는 것이기에 리지스틴에 로그를 취한 것을 종속변수로 설정해 풀었습니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("data/bcc.csv") # 사용자 코딩 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('np.log(Resistin) ~ C(Classification)', data=df).fit() print(anova_lm(model)) 출력 결과 (분산은 잔차들의 제곱의 평균이니까) 이렇게 출력된 결과 Residual(잔차)의 mean_sq의 값을 두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 분산이라고 생각해도 되는건가요?
안녕하세요~ 작업형 2 분류와 회귀 강의를 학습하는 도중 질문이 있습니다! 분류에서는 제출 파일은 예측값만 result.csv 파일로 생성해 제출(컬럼명: pred, 1개) 회귀에서는 제출 파일은 예측값만 포함된 result.csv 로 생성 (컬럼명: pred , 1개) 분류 강의에서는 생성해 제출이라고 하셨고, 회귀 강의에서는 생성이라고 하셨는데 분류와 회귀 강의에서 한 작업에서 다른 점이 없는 거 같아서 질문드립니다. (데이터프레임 만들어서 제출하되 read로 행 개수 확인하기) 정확히 어떤 차이가 있는 걸까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 인코딩과 스케일링 순서가 궁금합니다. 인코딩 하고 스케일링 하면 문자형들이 이미 숫자로 바껴서 스케일링 먼저 하고 인코딩이 낫나요? 라벨 인코딩 하면 0~1보다 더 큰 숫자여서 라벨 인코딩 한 것 자체도 스케일링 될 거 같은데 괜찮은지 모르겠습니다.
안녕하세요 6.8까지 강의를 수강 했던 수강생입니다. 6.9 부로 기간이 만료됐는데 다시 결제를 하자니 부담이 되는상황이라 혹시 6.20 시험 전까지라도 단기기간 결제를 하여 연장이 가능할까요? 인프런 고객문의를 통해서 오늘 하루 연장하여 이렇게나마 문의를 드립니다. 이메일 woog2866@naver.com 입니다!
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. IO 할용-회원관리예제1 에서 MemoryMemberRepository 클래스의 첫줄 private final List members = new ArrayList<>(); MemberConsoleMain 클래스의 첫줄 private static final MemberRepository repository = new MemoryMemberRepository(); 공통질문입니다. final 또는 static final로 선언한 이유가 무엇인가요?
14강 18분 37초 수강중입니다. # 하나의 열에 대해 여러 집계 함수를 동시에 적용 pt = df.pivot_table( index=['구분', '크기'], values=['수량', '금액'], aggfunc={'수량': "mean", '금액': ["min", "max", "mean"]} ) pt 이 부분에서, "min", "max", "mean" 같은 내장함수를 왜 "" 안에 넣어야 하는지 궁금합니다.
이제 시험도 약 10일 남았는데 지금 3유형 마지막에 회귀 분석만 들으면 일단 이론이 끝나고 기출유형 공부하고자 하는데 고심끝에 8회 ~ 11회 기출에 집중하는 식으로 마무리 하고자 해요. 그 문제 2~3회 회독하면 시간 다 될꺼 같은데 어떤 식으로 하면 되는지 마지막 조언을 부탁합니다.
안녕하세요. 빅이시 강의 수강 및 코드 관련 문의 드립니다. '추천' 파트와 달리 '기초'에는 랜덤 포레스트 모델로(만) 예측하는 코드가 구현되어 있음을 확인했습니다. 기초 케이스에도 LightGBM으로도 예측하는 코드를 추가 가능하실까요? 추천(1~3) 코드에서 LightGBM 부분을 추출하여 기초 코드를 '# 2_1. 머신러닝 학습 및 예측(랜덤포레스트)' '# 2_2. 머신러닝 학습 및 예측(LightGBM)' '# 3_1. 결과 파일 생성(랜덤포레스트)' '# 3_2. 결과 파일 생성(LightGBM)' 이렇게 코드를 자체적으로 이식(?)하고 이원화하여 수정해보려고 했는데 재대로 한 게 맞는지 확신이 없어 문의드립니다ㅠㅜ
안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 궁금한 점이 있어 질문 남겼습니다. 1) 어제 아침부터 프로그램을 돌렸으나 실제 trade된 히스토리가 없음. 2) pipeline./run-buy-pipeline을 스웨거에서 시도했을 떄 "llm_reasoning": "LLM 호출 전체 실패 (Opus 3회 + Sonnet 3회): Unterminated string starting at: line 66 column 17 (char 2763)", 라는 에러가 발생합니다.
