submit = pd.DataFrame({ 'income': pred })문제가 성인 인구 조사 소득 예측(분류문제) 인데 submit = pd.DataFrame( { 'id':X_test['id'], 'income':pred } )2번처럼 id를 꼭 적어줘야 하나요? income만 적으면 안되나요? 

안녕하세요 강사님!예시문제 중 작업형 3유형의 4번문제가 아래와 같이 나와 있고,풀이를 해보면 검정통계량은 -3.34, p-value는 0.0006이 나와서예시 문제에서 요구하는 유의수준 0.05 이하 이므로 귀무가설을 기각 / 대립가설 채택 하는 결과가 나오는데, 귀무가설 기준으로 답을 적어야 하는지, 아니면 대립가설을 기준으로 답안을 적어야 하는지 궁금하여 문의드립니다. (귀무가설 기준으로는 답이 기각이고, 대립가설은 답이 채택)

라벨 인코더 실행할 때나, 스케일러 실행할 때,X_train 에서는 fit_transform 함수를 사용하고X_test 에서는 transform 함수를 사용하는데,무슨 차이가 있는지 궁금합니다.

작업형1 모의문제2 문제5번 데이터의 수를 구하면sum함수가 아닌, len함수를 사용해야하는 것아닌지 궁금합니다.실제 시험에서 데이터수를 구할 때 len을 써야할지 sum을 써야할지 구분 기준 질문드립니다..!

3회 기출유형(작업형2) 수치형 변수 스케일링 RobustScaler에 대한 강의 내용은 없어서, 혹시 민맥스나 스탠다드로 스케일링한 코드 공유가 가능할까요 ? 민맥스로 혼자 돌려보려고 30분째 씨름하는데도 에러가 떠서 질문드립니다 !

안녕하세요. 모델링 및 평가(분류) 강의에서 마지막 부분에 roc_auc_score 넣어주는 부분에서 자꾸 에러가 발생합니다.에러는 아래와 같이 뜨는데요, 어떤 부분에서 잘못됐는지 알려주세요.."IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1"감사합니다.

작업형 유형 2 전처리할 떄 id 삭제하는 이유가 뭔지 궁금합니다.# id 삭제함 (단 test의 id값은 csv파일을 생성할 때 필요함으로 옮겨 놓음) X_train=X_train.drop(['cust_id'], axis=1) cust_id=X_test.pop('cust_id')만약 id값을 삭제하지 않고 실행해도 문제가 없을까요?실제 시험에서 어떤 값을 삭제하고 test에서 pop해야하는 지 판단 기준이 궁금합니다..!

작업형2 모의문제2에서결측치를 컬럼을 삭제하는데 결측치 컬럼을 삭제하는 기준이 있을까요?언제 결측치를 채워야하고 삭제해야하는지 잘 모르겠습니다.

안녕하세요!섹션 5. "작업형1" 과 구슬 게임의 <작업형1 모의고사 3> 강의의 아래 문제풀이 중강사님 풀이 방법과 같이 첫번째 조건(cond1)과 두번째 조건(cond2)의 값을 각각 r1, r2로 받지 않고,cond1 과 cond2의 or 조건으로 한 번에 출력하고, True 값을 sum 하면 왜 결과값이 왜 달라지는지 이해가 안 되어 문의드립니다. (아래 코드 참고 부탁드립니다)답 : 192 (저의 풀이대로 하면 결과값 : 150) 문제7index '2001' 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 수와index '2003' 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 수를 더하시오 강사님 풀이# 풀이 df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Unnamed: 0") m2001 = df.loc[2001].mean() cond = df.loc[2001] > m2001 r1 = sum(cond) # 100 m2003 = df.loc[2003].mean() cond = df.loc[2003] < m2003 r2 = sum(cond) # 92 print(r1+r2) # 결과값 192 제 코드# 풀이 df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Unnamed: 0") m2001 = df.loc[2001].mean() cond1 = df.loc[2001] > m2001 m2003 = df.loc[2003].mean() cond2 = df.loc[2003] < m2003 sum(cond1|cond2) # 결과값 150 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!16:11 초에 보면 남성중에 0과 1 여성중에 0과 1코드를 똑같이 쳤는데 0,0 으로 나옵니다 ㅜㅜ조건을 따로 만들고 밑에서 & 연산자로 할때 한번씩 인식이 안되는 경우가 있던데 왜그러는 걸까요~??시험장에서도 이 부분때문에 고생한적이 있어서 쉬운거지만 질문드려보아요!! len(train[cond0&cond_male]), len(train[cond1&cond_male])len(train[cond0 & cond_female]), len(train[cond1 & cond_female])

기출유형 4회(작업형2) 의 첨부 데이터는 어디에서 다운 받아야 하는가요?그리고 평가는 "Macro f1-score'로 한다고 되어 있는데 기존 분류 문제에서처럼 데이터를 분할하여 모델링후 평가를 실시하는 것은 하지 않는 건가요?(X_tr, X_val, y_tr, y_val 로 분리해서 모델링하고 평가한후에 test 데이터로 예측할 수 없는 건지요?)

강의자료 PPT 제본으로 교재 만들고 싶어서요^^

5회 기출유형(작업형2)에서 수치형+범주형 활용에서원-핫 인코딩을 실시하실때 범주형 컬럼을 'cols'에 담아 범주형만 실시해야 되는게 아닌가요?선생님 코딩에는 전체 컬럼을 대상으로 원-핫 인코딩을 하는 게 아닌가요?train = pd.get_dummis(train) 가 아닌cols = [범주형 변수들....]train[cols] = pd.get_dummis(train[cols]) 가 맞는 게 아닌가요?

캐글 관련 강의 자료 마지막에 강의해주신 '작업형1예상문제'와'작업형2예상문제'는 어디에서 확인하나요?캐글에서 "Big Data Certification KR' 에서 확인하나요? 어디에서 찾는지 확인을 할 수 었습니다.

"4회 기출유형(작업형1) " 에서 첨부 데이터 (basic1.csv 등)는 어디에서 찾아서 작업을 해야 하나요? 

1번 문제를 시험환경에서 아래와 같이 코딩하고 실행했는데 아래와 같은 에러가 나타납니다.코랩에서는 잘 실행되던게 시험환경에서만 에러가 납니다. 무엇을 잘 못 한 건가요?a = a[:int(len(a)*0.5)] cond = a['target'] == 0 a = a[cond] print(int(a['proline'].mean()))[에러 내용]

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요.아래 링크에 문제 풀이 작성 해봤습니다.피드백 주시면 감사하겠습니다! 섹션 4 - 기출문제 유형파악2021 - 스페셜 게임 - 예시문제 작업형2https://colab.research.google.com/drive/1M2_HMpVPDFk8IheSEDd34Z5sgxheVCI1#scrollTo=eFsvM0T51nzg

안녕하세요.빅데이터 분석기사 교재 보다가 비전공자라 그런지 조금 어려워서 인강까지 흘러오게 되었네요. 앞으로 잘 부탁드립니다 : ) 섹션 3 : "머신러닝"과 줄다리기 > 모델링 및 평가(분류) 문제 1번을 아래 링크와 같이 풀어보았습니다.혹시 이런식으로 푸는게 맞는건지 봐주실 수 있을까요?https://colab.research.google.com/drive/17FKBC1yxD5yHil49ubGXElCm2Tq40kDs#scrollTo=n8EH3M_AgD4k

안녕하세요? 선생님!작업형 2에서 검증데이터를 분리해서 문제에서 제시한 평가지표로 평가를 수행한 후 어느 정도 점수가 나온 경우에 테스트 데이터로 예측을 하여 답안을 제출하는 것으로 알고 있습니다.점수가 좋지 않은 경우 전처리, 피쳐엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 과정을 거쳐서 일정 점수 이상이 나오는지 확인을 한후 테스트 데이터 예측을 하는 것으로 알고 있습니다.그런데, 궁금한 점이 각 평가지표 별로 어느정도 점수 이상이거나 이하로 나와야 답안 제출을 할 수 있는지요? 평가지표별로 어느정도 기준 점수가 있는지요?

안녕하세요!덕분에 공부 잘 하고 있습니다!다름이 아니라 작업형 2번 문제에 지도학습 중 분류와 회귀 위주로 기출이 나오고 강의를 해주시는데, 비지도 학습의 군집분석이나 연관분석 문제는 배제하고 공부를 해도 될런지요?만약 공부를 해야 한다면 어디를 참조하여 공부를 하면 될까요? (예시문제 등)