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.
같은 질문 다시 드려서 죄송합니다;;;;; (기출 9회의 작업형 1의 3번 문제를 풀고 있습니다.) 이전 인덱싱 혹은 슬라이싱 질문에서 df[숫자]는 행 선택만 되고 열 선택은 되지 않아 df.loc와 df.iloc를 사용했었는데 9번 기출에서 unstack한 경우에는 어째서 df[숫자]로 열선택이 가능한지에 대한 질문을 드렸습니다. 답변으로 기본적으로 df[숫자]는 인덱스 기반으로한 행 선택이고 unstack에서 컬럼명이 숫자(정수)로 바뀌어서 가능했다 라고 답변을 받았었습니다. 일반 df [숫자] → 행 선택 (인덱스 기반) 컬럼명이 정수인 df [숫자] → 열 선택 (컬럼명 기반) 그런데 이번에 9번 기출에 혹시나 하고 df[0]을 넣었는데 이 상황에서는 왜 에러가 나는 것인가요? 참고로 df를 새로 불러오고 시도해도 오류가 났었습니다.;;; 그런데 기출 9회 작업형 3에서는 df[:140]으로 데이터 분할을 합니다.... 무슨 차이 인가요?
문제에 명시되어있는 샘플 pred 0.17 0.33 0.11 ... 이건 형식만 참고하면 되는거 맞을까요? 그러니까 샘플에 있는 수치들과 제가 만든 csv head() 출력했을 때의 수치도 샘플과 유사해야하는건지 궁금합니다. 또한 제출 버튼 누를 때 result.csv 만드는 코드 아래 csv가 잘 만들어졌는지 개인적으로 확인하는 코드 (head나 shape)는 냅둬도 괜찮은건가요? 아님 csv 만드는 코드가 마지막 줄에 있는 상태로 제출 버튼을 눌러야 하는 것일까요? 감사합니다.