영상 마지막 부분에 선생님께서 y_test 결과값 조회시 0.87이 나오면 작업형2번 문제에 대해서 배점이 100%를 만점으로 쳤을 때 87%의 배점이 반영되는 건가요??

 안녕하세요! 섹션4 모의문제 7번 관련하여, 행으로 되어있는 2001,2003의 평균과 데이터를 비교하는 문제인데요,앞에서의 문제4처럼 열과 행을 바꿔주어 아래처럼 코딩해도 되는것인지 문의드립니다.값은 동일하게 나오더라구요. df=df.Tprint(sum(df[2001]>df[2001].mean())+ sum(df[2003]<df[2003].mean()))

안녕하세요!4번 에러에서 이상값을 x_train과 y_train에 동일하게 삭제해 주어야 하는것을 보았는데요,이상치 삭제의 경우, x_test에서는 동일하게 삭제하지 않는 것인지 문의드립니다. x_test는 주어진대로 돌려야 하는걸까요?  또한 train데이터를 train/val 나누는 경우는 나누기전에 미리 파일을 합쳐서 이상치 삭제를 하면 되는 것일까요~ ?

작업형 2유형 라벨 인코딩 할 때다른 교재에서는 X_train 과 X_test 데이터를 모두 fitting 시키던데수업에서 다룬 X_train은 fit_transform 시키고 X_test는 Transform만 시키는 방식과어떤 차이가 있는지 궁금합니다.

어디 있는지 보이지가 않네요

작업형 2에서 변수 unique 수에 따라서 원핫 혹은 라벨 인코딩을 한다고 하던데 보통 몇개를 기준으로 하나요 ? unique 가 많을 때 원핫이 유리한지 라벨인코딩이 유리한지.. @ @ 헷갈려서요..

 예시 문제에서 pd.concat을 써보고 싶어서 이렇게 써봤는데 이때 그러면 라벨링 할때 fit_transform만 써도 괜찮은가요? 따로 또 transform을 안해줘도 괜찮나요?

ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.

시험환경 체험링크 타고 들어가 강의랑 같이 보고 있는데, 링크에서는 train, test 2개의 데이터셋만 제공 되있고, 문제 내용도 조금 차이가 있는거 같습니다. 확인 좀 부탁드리겠습니다 ㅠ

섹션14 작업형2 어떤 부분이 문제일까요 ㅠㅠ?ValueError: could not convert string to float: 'Healthcare' 이런 오류가 뜹니다.. target = train.pop('Segmentation')test_ID = test.pop('ID') # 연속형 변수 스케일링num = ['Age', 'Work_Experience', 'Family_Size']from sklearn.preprocessing import RobustScalerscaler = RobustScaler()train[num] = scaler.fit_transform(train[num])test[num] = scaler.fit_transform(test[num]) # 범주형 변수 원핫인코딩cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Spending_Score']train = pd.get_dummies(data = train, columns = cols)test = pd.get_dummies(data = test, columns = cols) # 평가from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier()model.fit(train, target)pred = model.predict(test) # 제출pred = model.predict(test)pd.DataFrame({'ID': test_cust_id, 'Segmentation': pred}).to_csv('003000000.csv', index=False)

피처엔지니어링 부분에서from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['주구매상품', '주구매지점'] for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) X_train.head()이 코드 실행했을때 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '골프' 이런 에러가 뜨는데 이유가 무엇인가요..?

30,32~36번 부분 처럼엔터 칠 때마다 들여쓰기가 기본으로 되어지는데... 이거 어떻게 원래대로 돌릴 수 있을까요...??초기화 버튼을 눌러도 계속 이렇게 되네요...

섹션13 3회 기출유형(작업형2)6:15검증데이터 분리에서 (('TravelInsurance', axis = 1), train['TravelInsurance'], test_size = 0.1, random_state = 1204)위에 알려주신 방법 말고 (train, train[‘TravelInsurance’], test_size = 0.1, random_state = 1204)전처리 단계에서 불필요한 컬럼으로 간주하고 drop 후에 분리에서 윗 줄처럼 해도 될까요? 만약 안된다면, 괄호 안에 앞 2개가 매번 달라서 어떻게 입력해야할지 잘 모르겠어요. 이 문제에서 drop 방법은 왜 사용 안하신건지 궁금합니다. 제출할 때 'index' = test.index로 들어가는것도 왜 그런지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하십니까지금 공부 중에 nunique 사용 법에 대한 문의 입니다.아래와 같이 코딩하면값은X_train.describe(include = 'O').nunique() 를 사용하면Warehouse_block 4 Mode_of_Shipment 4 Product_importance 4 Gender 4 dtype: int64 로 나오는데요 실제 문제에서 알려주신 코딩으로 하면X_train[['Warehouse_block', 'Mode_of_Shipment', 'Product_importance', 'Gender']].nunique()각 5, 3, 3, 2가 나오네요차이점이 무엇인지 궁금합니다..!

다중분류에서 쓰는 average = 'macro'가 무슨 의미일까요??

작업형 유형2 제출시 아래와 같이 csv 파일을 제출할 텐데pred = model.predict_proba(test)pd.DataFrame({ 'pred':pred[:,1]}).to_csv('result.csv',index=False)아래와 같이 csv파일 확인하고 출력되는 값이 있는 코드 그대로 제출해도 괜찮나요?print(pd.read_csv('result.csv')) 아니면 print(pd.read_csv('result.csv')) 부분을 확인하고 주석처리하고 제출해야 하나요...?   

이렇게 작성해도 되는지 질문드립니다!!값은 정상적으로 출력됐는데, 밑에<ipython-input-163-67625b6c418c>:16: UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. df = df[cond1]이런 오류코드가 같이 딸려나와요.. 시험장에서 이런 오류가 같이 딸려나오면 감점인가요? 감사합니다!

안녕하세요.시험환경에서 dir과 help를 써서 힌트를 얻고 싶습니다.예를들어 회귀분석 상관관계 corr()에 대한 힌트를 얻으려면 어떻게 해야할까요?

from sklearn.metrics import mean_squared_errormse=mean_squared_error(y_val,pred)rmse=mse**0.5rmse(y_val,pred) 이렇게 쳤더니 TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-71-c64d244aa8ba> in <cell line: 1>() ----> 1 rmse(y_val,pred) TypeError: 'numpy.float64' 에러가 나오네요ㅜ 왜그런가요?from sklearn.metrics import mean_squared_errormse=mean_squared_error(y_val,pred)rmse=mse**0.5rmse이렇게 치면 애러 안나오고 값이 출력되요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다!roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다