학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요?? 

강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요?# gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)

안녕하세요 수업자료 다운 받으면 자료가 하나도 보이지않는다는 문의남겼었습니다알려주신 방법, 다른 문의에 있는 방법대로 다해봤으나 여전히 같은 문제가 발생합니다 마지막 방법으로 인쇄 눌러서 복사하려고하니깐 이러한 형태로 뭉쳐서 나오기에 공부하는데 어려움이 생깁니다 제가 지금 공부를 바로시작하려는데 계속 어려움이있으니 정보처리기사 zip파일 메일로 보내주시면 빠르게 공부할수잇을것같습니다 s2yeeuns@naver.com 빠른조치부탁드립니다

안녕하세요!시험장에서 import pandas as pddf = pd.read_csv("~") 각 유형별로 문제를 불러오는 코드는 기본적으로 제공이 되는걸까요? 감사합니다.

데이터베이스 노션관련 승인이 떨어져야한다는데 언제승인되나요?   

안녕하세요.현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다.제 수강기간이 6월 5일까지인데, 6월 20일 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 조금 더 복습이 필요한 상황입니다.기존 Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 조심스럽게 문의드립니다.혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다.메일 주소를 다들 남기시길래 저도 남겨봅니다.메일주소: ehehehe810209@naver.com 감사합니다.

예전에 Pycharm 통해서 Python을 사용해서 그러는데, Pycharm해도 되는지요?

문제2-2에서 유의한 변수는 0.05보다 큰수를 의미하는 걸로 알고 있는데, height의 회귀변수(coef)는 음수인데 0.05보다 큰걸로 봐야 하는지요?

안녕하세요 11회 기출 영상 봤는데 복원 문제랑은 좀 다르더라구요.그래서 이 강의 영상만 반복하면 합격하는데 문제가 없을지 살짝 걱정되어 여쭤봅니다.

본 강의의 뒤에 이어지는 강의는 IBKR의 API를 이용하여 알고리즘 매매를 구현하는 걸로 알고있습니다. IBKR의 API를 이용하려면 IBKR로 송금을 해야 하는데 이 경우 외국환 거래법 위반이 되는건 아닌지요?  혹시 IBKR에서 모의계좌를 개설하는지? 모의계좌로 하더라도 구축한 알고리즘을 사용해서 실제 자금을 운영하려면 IBKR 계좌로 송금이 필요한데 이 부분은 문제가 없는지? 질문 드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요오늘 5월 30일 9시 50분 강의 수강 만료 됩니다.다름이 아니라 현재 디스코드 챌린지 진행중인데, 혹시 수강 연장이 가능하거나 아니면 오프라인 저장하면 만료이후에도 수강 가능한가요? 

안녕하세요.제목처럼 part03에서 프롬프트 14 기간 조정(횡보 후 돌파) 를 입력하면 몇번을 해도 오늘이 포함되서 항상 false가 된다고 합니다.그런데 수업 마지막 까지 올려주신 자료의 scorer.py와 동일하게 생성이 되기는 했습니다.질문은 claude의 제안대로 수정하는 것이 맞을까요? 아니면 작업 해주신 대로 수정하지 않는 것이 맞을까요? Claude 제안 첨부드립니다.모두 0이 나오는 이유가 있습니다. recent_20에 오늘(charts[-1])이 포함되므로 high_20에 오늘의 high도 들어가고, charts[-1].close > high_20은 close > 자신의 high가 되어 항상 False입니다. 명세 그대로 구현했지만, 의도대로 작동하려면 high_20을 오늘 제외(charts[-21:-1])로 계산해야 합니다. 어떻게 처리할까요? - 수정안 A: past_20 = charts[-21:-1]로 과거 20일만 기준 (오늘 제외) - 수정안 B: 명세 유지 (charts[-20:]), 대신 breakout = charts[-1].close >= high_20 (같아도 인정) A가 의도에 더 맞는 것 같습니다. 어떻게 할까요? 

작업형2에서는 보통 랜덤포레스트로 전부 커버 되는것으로 알고있습니다.모든 문제를 xgboost말고 랜덤포레스트로 사용하여 max_depth, n_estimators를 통해 값을 조절하여 푸는 방법으로 진행해도 별로 문제가 되지 않을까요?

안녕하세요수업노션자료파일을 다운받으면 폴더에 파일이 하나도없는데 이게 맞나요/? 또한 c언어등 실행요령 자료 다운받으면미디어 플레이어 뜨는게 맞나요?? s2yeeuns@naver.com제 자료가 이상하다면 저도 메일로 첨부부탁드립니다🙂 감사합니다

안녕하세요. best of best 을 만들고보니 종합 스코어가 조금 이상해보여서 클로드에게 물어봤는데요수급 모멘텀, 테마 모멘텀, 섹터 로케이션, 역발상의 스코어 계산 방법이 상이하여 스코어 range가 제각각이더라구요. │ 전략 │ 실제 범위 │ 90점 이상 비율 │───┼────────────────┤ │ 수급 모멘텀 │ 10 ~ 95 │ 4% (1개) │ ───┼────────────────┤ │ 역발상 │ 15 ~ 62 │ 0% (0개) │───┼────────────────┤ │ 테마 모멘텀 │ 35 ~ 100 │ 13% (4개) │───┼────────────────┤ │ 섹터 로테이션 │ 10 ~ 100 │ 42% (18개) │ 그래서 각 전략 내에서 순위를 0-100으로 정규화 후 비교하게끔 했는데.. 이렇게 하는게 맞을지 모르겠습니다 ㅠㅠ그리고 각 전략별로 저렇게 스토어 레인지가 다른게 정상인가요? 답변 부탁드립니다.. 감사합니다

n8n code node 생성 후, python code를 복사 후 execute step 실행 시, module import 할 수 없다고 나옵니다.사용 중인 n8n 버전은 2.22.5인데, 버전 차이 때문일까요?  

다운로드 받은 zip폴더에서 기출문제 pdf파일을 찾을 수 없습니다. 어떻게 자료를 얻을 수 있을까요?

??

얼른

1) .env 파일은 수강생이 개별적으로 만들면 되는건가요? 2) replace_me 항목을 어떻게 수정하면 되나요?