안녕하세요 선생님 계속 질문드려서 죄송합니다. 다름이 아니라 pred_proba를 test 데이터에 적용하고 제출할때 오류가 발생해서 질문드립니다.y_val_dumm = pd.get_dummies(y_val) pred_proba = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val_dumm, pred_proba, multi_class = 'ovo')) ####마지막 제출!! pred_proba = model.predict_proba(test) pd.DataFrame({'id':test_id, 'Seg':pred_proba}) "Per-column arrays must each be 1-dimensional" 오류가 발생합니다. pred_proba의 컬럼을 지정 안해줘서 그런거 같은데 마지막 제출은 어떻게 해야 하나요??

name, host_name은 둘다 3만이 넘는 고윳값 때문데 삭제하는 건 알겠는데 host_name은 9943개인데 삭제하는 이유를 알 수 있을까요? latitude, longitude 얘네는 host_name보다 고윳값이 많은데 삭제하지 않는 이유는 수치형 데이터여서 그런가요? 

라벨 인코더할 때 le = LabelEncoder() 구문을 반복하는 이유가 있나요?for 문 밖에서 한번 만들어 놓고 계속 쓰면 안되나요?

X_train = X_train[X_train['age']>0] 위의 코드를 사용해서 이상치를 제거하게 되면 나중에 3-5에서 머신런닝을 시킬때 X_train과 y_train의 길이가 불일치되서 오류를 유발하지 않나요?

왜 처음부터 데이터를 train_test_split 로 나누고 시작하는게 아니라 마지막에 왜 데이터를 나누어서 다시 시작하는 건가요? train_test_split으로 나누지 않고도 X_train과 y_train만으로도 predict_proba는 적용할 수 있지 않나요?

제가 아직 개념이 완전히 잡혀있지 않아서 생기는 궁금증인것같습니다.. import numpy as np 를 하면 numpy 라이브러리를 불러오는걸로 알고있는데요! 그럼 도대체 언제 이 라이브러리를 불러오는건지 정해져있는게 있을까요?어떤 상황에서 불러와야된다...이런게 있는지 궁급합니다.예제 문제들을 풀고있는데 표준편차의 절대값 차이를 출력할때도 numpy를 불러와서 np.abs(a - b) 이렇게 쓰던데...언제는 쓰고 언제는 안쓰는건지 이런 개념이 궁금합니다 ㅠㅠ

이번에는 스터디 안하는지 궁금합니다!!

시험환경에서 적용했을 때 결과가 잘려서 보입니다 ㅠㅠ 아래와 같이 예측구간만 나오고 신뢰구간을 확인할 수 없을 때 모두 보고싶으면 어떻게 하나요 ???

데이터 분석을 위한 파이썬 기초1에서 수업노트에 링크를 첨부해두었다고 하셨는데 수업노트는 어디에 있나요?수업노트,링크를 찾을 수 없습니다.F&Q에서는 화면 오른쪽 상단에 초록색으로 구름모양 아이콘이 있는데 이 강의에서는 찾을 수 없습니다

강사님.. ㅎㅎ 제가 또 작성했는데 결과값이 다르게 나와서요 ㅜㅜ 한번 검토 부탁드립니다!!제 결과값은 79가 나왔어요! 정답은 56이구요!!# your code import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('members.csv') # df.head() # 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. # print(len(df)) # 100 # 결측치가 30% 이상 = 30개 이상 # print(df.isnull().sum()) # f1 - 31개 , f3 -28개, views-4개 확인 # 따라서 f1은 결측치 있는 행 제거, f3은 최빈값으로 값 대체 df['f1'] = df['f1'].dropna() df['f3'] = df['f3'].fillna(df['f3'].mode()[0]) cond = (df['f3'] == 'gold') ans = len(df[cond]) print(ans)

제가 코드를 이렇게 작성했는데 강사님의 답은 3261이고 제 답은 3661입니다.코드를 보면 강사님의 코드와 동일한 결과값이 나와야하지않나..하고 생각이 드는데 어디가 틀렸는지 한번 검토 부탁드립니다.!!# your code import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('members.csv') data.head() # f1 컬럼 결측치 중앙값으로 대체 f1_median = data['f1'].median() data['f1'] = data['f1'].fillna(f1_median) # 나머지 결측치 있는 데이터 모두 제거 data = data.dropna() # print(data.isnull().sum()) # 앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 구하시오 (단, 데이터 70% 지점은 정수형(int) 변환) view70 = int(len(data)*0.7) # print(view70) data = data.loc[:view70] Q3 = data['views'].quantile(0.75) Q1 = data['views'].quantile(0.25) ans = Q3 - Q1 print(ans)

데이터 스케일링과 인코딩을 위해 make_column_transformer를 사용하고 샆은데,혹시 이것을 사용하면 문제가 될 것이 있을까요? 그리고, 통계쪽에서, stats_models까지 준비해야 할까요?.. 아직 공개된 패키지에는 없어 보이는데..시간은 없는데 할게 많다보니...ㅠㅠ

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안녕하세요 선생님!train, test 데이터를 합치고 인코딩 후 분리하는 과정에서line = int(X_train.shape[0])이라고 하셨는데 이 부분이 이해가 안갑니다! X_train.shape이 (29304, 15)일 때 int(X_train.shape[0])는 29304(데이터 수)를 말하는 것일까요?

어떤 건 '를 쓰고 어떤건 "를 쓰는데 상관 없다고 하셨었나요?그리고 df[DateTime인지, 'DateTime'인지 헷갈려요ㅠㅜ]따옴표는 언제 쓰는 건가요?... 그리고 함수 대소문자는 다 외워야하는 건가요?ㅠㅠ Timedelta고 TimeDelta 아니구요 그쵸?... 규칙이 있나요? 넘 헷갈려요 혹시 {}, [], ()의 차이도 알려주실 수 있으실까요? 언제 쓰는 건지 헷갈립니다. []는 번호나 어레이?를 쓸때이고 df.loc[7] 이렇게..요?{}는 어레이가 여러개 들어가는 데이터(?)를 쓸 때 묶음 표시이고()는 함수라는데 loc는 함수가 아닌건가요? ㅠ.ㅠ... 무작정 외우기에는 넘 헷갈려유 ㅠㅠ

안녕하세요^^ 혹시 저 마지막 앞 단어 문제에서 마지막 앞이니까 뒤에서 2번째로 생각하고 혹시 listbox[-2]이렇게 제가 쓴 것처럼 해도 상관없을까요? ㅠㅠ 선생님이 [7:8], [7:-1], [-2:-1]로 답 풀이해주신건 다 이해가 가는데 그냥 -2로만 하면 안되나 궁금해서요!

안녕하세요^^error 원인을 모르겠어서 print문이 왜 틀린지 궁금해서 올립니다. 바로 위와 아래 시각화는 다 잘 되는데 왜 중간에 로그변환 전후 확인에서 선생님과 다르게 에러가 뜨는지 모르겟어요.데이터합치기 #분리한데이터 다시 합침에서도 하는데 같은 에러가 뜨는데 왜series가 안불러와지는지 모르겠습니다 ㅠㅠ 맨 처음부터 다시 다 실행해봐도 다른건 다 잘되는데 같은 이유로 에러가 뜹니다

수업자료 data.csv가 어딨나요?위 강의들 자료를 봐도 X_train, X_test들만 불러오는데,,

강의를 듣다보면 baseline이라는 단어를 여러번 언급하시는데정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다 ㅠㅠ 강의를 꼼꼼히 듣는다고 들었는데 어디서 놓친지 모르겠네요 ㅠㅠ검색해도 안나오니 답답해서 여기 문의드립니다..

test와 train데이터가 아닌,X_test, X_train, y_test, y_train으로 할 때에 검증데이터와 훈련데이터를 어떻게 나누는지가 헷갈립니다ㅠㅠ훈련값에 id를 포함하지 않고, 타겟값에 y_train을 전체 넣는 건지, 혹은 타겟값에 y_train 중 'output'만 넣어야하는지 궁금합니다..!!!