4번째 에러에서 xtrain,ytrain을 합친후 삭제를 하는데 각 데이터의 순서(인덱스 순서?)가 다를듯한데 합친후 삭제를 해도 상관없나요?

시험환경에서 help를 출력할 때 내용이 길면 처음이 잘려서 보이지 않던데.. 혹시 화면 버퍼를 늘이거나 처음 내용을 볼 수 있는 방법이 있을까요?

최근 빅데이터분석기사 실기 체험 사이트에 제2유형 문제가 변경된거 같은데요, 혹시 업데이트도 이루어질 예정일지요? 항상 감사합니다!

혹시 수업자료 다운로드 버튼이 안눌리는데 방법 잇을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

지금까지 정규성을 만족하지 않을 때 사용하신 검정이 Wilcoxon 검정이랑 Mann_whitney U검정이 있는데,두 검정은 단일표본, 대응표본 = Wilcoxon독립표본 = Mann-whiteny U이외의 차이점은 없는건가요?

안녕하세요섹션5. 평가지표 부분에 질문 있습니다.강의에서는 clf.predict(X_val) 을 y_pred 값이라고 설명하셨는데y_ture 와 비교하는 y_pred 값은 clf.predict(y_val) 값이 아닌지 의문이 생겨 질문남깁니다. 

T-test의 검정통계량은 무슨의미인가요?

다중회귀분석 강의에서 보면 마지막에 범주형데이터(유형)가 있더라도 ols함수에서는 그냥 그대로 집어넣으면 된다고 하셨었는데이원분산분석강의에서 ols함수쓸때에는 범주형데이터를 C로 묶어야 한다고 하시는데..왜 다른건지 두 차이가 궁금합니다.

강의를 듣다보니 범주형 데이터일 때, Label Encoding을 하는 방법이 2가지가 있더라고요from sklearn.preprocessing import LabelEncoderastype('category').cat.codes2가지 경우가 결과물에 어떻게 영향을 미치게 될까요?일단 한 문제로 두 방법으로 인한 roc_auc_score를 검증했을 땐, 유의차가 없었습니다.

실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기5 강의에서 질문입니다.해당 강의 2:50 부분부터 Evaluation 코드에 관해 설명을 해주셨는데요,with torch.no_grad() 안쪽의 코드에서는 with torch.no_grad(): model.eval() ret = None for img, fileid in data_loader: img = img.to(device) pred = model(img) ids += list(fileid) # ex) [1, 2] + [3, 4] -> [1, 2, 3, 4] if ret is None: ret = pred.cpu().numpy() else: ret = np.vstack([ret, pred.cpu().numpy()]) return ret, ids pred.cpu().numpy()와 같이detach()를 따로 사용하지 않은 걸 볼 수 있었습니다. detach()의 사용에 관해서 찾아보니, with torch.no_grad() 블록은 역전파(gradient 계산)를 비활성화 하므로,pred는 gradient 계산과 관련이 없기에, detach()를 따로 호출하지 않고 numpy 배열로 변환할 수 있다 라는 내용을 찾을 수 있었습니다. 그 전에 수업 시간에 보여주신 코드에서는  model.eval() with torch.no_grad():     for x_minibatch in x_test_batch_list:         y_minibatch_pred = model(x_minibatch)         print(len(y_minibatch_pred), y_minibatch_pred.shape)         y_pred_list.extend(y_minibatch_pred.squeeze().detach().tolist())이와 같이with torch.no_grad() 안에서도 detach()를 사용하신 코드들을 볼 수 있었는데요,Evaluation 단계에서 detach()의 사용이 필수적인 것인지 여쭙고 싶습니다!

보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요.문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다.지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우,분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우,회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.

# 수치형 데이터와 범주형 데이터 분리 n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy() c_train = train.select_dtypes(include='object').copy() n_test = test.select_dtypes(exclude='object').copy() c_test = test.select_dtypes(include='object').copy() # 수치형 변수 스케일링 (로버스트) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) n_train.head() # 범주형 변수 인코딩(원핫 인코딩) display(c_train.head()) c_train = pd.get_dummies(c_train) c_test = pd.get_dummies(c_test) c_train.head() # 분리한 데이터 다시 합침 train = pd.concat([n_train, c_train], axis=1) test = pd.concat([n_test, c_test], axis=1) print(train.shape, test.shape) train.head()수치형/범주형 데이터 분리를 시행하는데,무조건 분리 후 시행해야 하는지 질문드립니다.

초반에 bias를 열벡터로 표현시다가 강의 6분부터는 행 벡터로 나오는데요 bias에는 Transpose 표기가 되어 있지 않습니다 왜그런지 궁금합니다

안녕하세요.cross_val_score를 사용할 때는 model 학습할 때 그냥 모두 학습시키켜도 될 것 같은데요.. 이때도 나누는게 좋을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요라벨인코딩 le 선언 관련 질문라벨 인코딩 시에 le를 for문 밖과 안 모두에서 선언하는 이유가 있을까요? 각 col마다 새로운 le로 학습하고 변환해야하나요?  원핫인코딩 시 아래 동작 여부의 이유가 궁급합니다.pd.get_dummies 함수를 사용할 때 c_train과 c_train[cols]를 넣었을 때 1)은 c_train만 동작하고 2)는 둘 다 동작합니다.1) 직접 작성 시, cols를 X_train으로 뽑아냈을 때 오류2) 강의 시, c_train으로 cols 뽑아냈을 때는 동작 

선생님 혹시 컬럼에 float값이 있으면 무조건 민맥스 스케일링 사용하나요?3회는 사용 하셨고 6회 풀이에는 넘어가셨길래 궁금합니다!  그리고 마지막에 제출할때 수험번호 안쓰고 (6회 풀이 입니다)예를 들어 pd.DataFrame({'index':test.index,'y_pred':pred}).to_csv('0000.csv', index=False)요렇게 했는데submit.to_csv('result.csv' , index = False)이렇게 제출하는 형식도 있는건가요?

(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative = 'less')선생님 여기서 alternative = 'less'이걸 작성할때 greater랑 구분짓기가 헷갈린데 어떻게 이해를 할 수 있을까요?

4회 기출유형 작업형 2에서는 train_test_split을 사용안했는데여기서는 왜 사용하는 걸까요?  train_test_split을 사용할때와 안할때가 궁금합니다 원핫인코딩과 라벨인코딩 두개를 =어떨때 써야하는지도 궁금합니다 그리고 Y_tr 에 price를 넣으신 이유가 있으실까요  ps. 매번 친절하게 답변해주셔서 감사합니다

안녕하세요. 제가 오늘 수험표를 출력해봤는데요.만약에 수험번호가..007001234이면.. 작업형 2유형 파일생성시..파일이름을..'007001234.csv'로 해야하나요?아니면 '7001234.csv'로 해야하나요?