안녕하세요 상가정보데이터셋 처음부분 보고 있는데공유된 링크에서 다운받으려고 보니 데이터셋이 "_01.csv"밖에 없습니다. (영상에는 4개의 파일이 있어야함)공공데이터포털로 직접 들어가서 찾아보니 2019년 12월 데이터가 보이지 않아 문의드립니다.

스케일링을 할 때, minmax scaler랑 standard scaler 는 train,test data의 columns에 스케일링을 하는데 log scaler할 때는 값이 커보여서 내지는 편차가 있어보여서(?) log scaling에 적합해 보이는 타겟인 ['charges'] column에만 하잖아요,  근데 rmse값은 모든 columns에 대한 값인데 하나의 column을 log scaling했다고 np.exp를 씌우는게 왜 괜찮은지에 대해서 궁금합니다..  해당 강의에서는 train data에만 log scaling을 했는데 왜 얘만 test data에는 안 하는거죠? minmax랑 standard할 때는 train, test 둘 다 했는데 말이죠..    X_train, Y_train, x_test 세 개가 주어지는 경우와 train, test가 주어지는 경우의 차이는 train data의 column에서 타겟을 뽑아 새로 y_train 같은 존재를 제가 만든다는 점만 다르다고 생각하면 될까요? 이거 말고 주의해야 될 사항이 있나 궁금합니다.이상입니다 !+ 실기 대비용으로 본 강의 탑승한 거 만족하면서 강의 잘 듣고 있습니다 ~ 감사합니다ㅎㅎ

"수업노트에 링크를 첨부해두었으니 확인해 주세요" 에서 수업노트를 못찾겠네요 ㅠㅠ 오른쪽에 나열된 "커리큘럼, 커뮤니티, 노트. 성장로그, 스크립트" 에서 노트를 클릭해도 링크가 안떠서 혹시 다른 데에 있는지 궁금합니다

안녕하세요? 선생님!이원분산분석 강의의 데이터가 다운로드가 되지 않습니다.확인 부탁드립니다. 

6회 기출 문제 관련 강의 올려 주셔서 감사드립니다.6회 기출의 작업형1 과 작업형 2의 데이터가 열리지 않아서 다운을 받을 수 없습니다.확인 부탁드립니다.감사합니다.

작업형2 모의문제1 27:08초  안녕하세요. 모델의 성능 수치가 0.989404816...이었다가 0.98997073,,,으로 좀 더 좋아졌다고 하셨는데요..문돌이인 제가 보기에는 그냥 다 같은 98%로밖에 안보기든요..ㅠ 98.94%든 98.97%든 그게..시험에서 큰 영향이 있는건가요?ㅠ 시험에서 저런 미세한 차이가 작업형 2번 문제를 40점을 받느냐, 0점을 받느냐를 좌우하는건가요?시험문제 조건에서 'roc-auc 80% 이상일 것'이라고 적혀있으면 98.94%든 98.97%든 모두 40점을 주는게 아닌가요?즉..98.94%면 35점이고, 98.97%는 40점인건가요?

 강의 중 ols함수를 ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_A + 유형_C', data=df2).fit() 이런식으로 범주형 변수의 일부 컬럼만 사용해서 회귀모델을 구축할 수 있다고 하셨습니다.그래서 테스트를 해 본 결과 위와 같이 유형_A와 유형_C를 회귀모델의 독립변수로 활용하기 위해서는df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)이런식으로 다중공선성 방지를 위한 파라미터를 추가하는게 아니라 위 캡처본에서의 df2와 같이 전체 변수가 포함된 데이터프레임을(유형_A, 유형_B, 유형_C 가 전부 포함된 데이터프레임) 사용해야 하는 것을 알았습니다. 근데, 이렇게 df2와 유형_A, 유형_C를 활용한 회귀모델은 유형_B를 감안한 것이 아니라 그냥 유형_B만 갑자기 누락해버린 회귀모델이 아닐지 문의드립니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '매출액' : [300, 320, 250, 360, 315, 328, 310, 335, 326, 280, 290, 300, 315, 328, 310, 335, 300, 400, 500, 600] , '광고비': [70, 75, 30, 80, 72, 77, 70, 82, 70, 80, 68, 90, 72, 77, 70, 82, 40, 20, 75, 80] , '플랫폼': [15, 16, 14, 20, 19, 17, 16, 19, 15, 20, 14, 5, 16, 17, 16, 14, 30, 40, 10, 50] , '투자':[100, 0, 200, 0, 10, 0, 5, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] , '유형':['B','B','C','A','B','B','B','B','B','B' ,'C','B','B','B','B','B','B','A','A','A'] }) df = pd.get_dummies(df, drop_first=True) from statsmodels.formula.api import ols model = ols('매출액 ~ 광고비 + 유형_B + 유형_C', data=df).fit() print(model.summary())  위에서는 엄연히 유형_A도 감안된 것일텐데 이런 상황에서 유형_A를 회귀모델 독립변수로 쓰지 않은 것과는 (매출액 ~ 광고비 + 유형_B + 유형_C) 다른 결인 것 같아서요!

제공해주신 쥬피터노트북에서 귀무가설의 부등호 방향이 반대인 것 같은데 혹시 맞을까요?

pbounds = { 'revenue_rate' : (0.005,0.015), 'max_loss_rate' : (0.05,0.3), 'increase_rate' : (0.1,0.4), 'buy_cnt_limit' : (5,20), 'buy_amt_unit' : (10,20) } 여기서 buy_cnt_limit은 사실 정수가 나와야 하는데. 베이지안 최적화 후에 반올림하여 수정하는 방법밖에 없을까요? 

데이터 전처리시 결측치가 있는 컬럼 삭제하는 경우 삭제의 기준이 있나요?! 영상에서는 기준이 없다고 하셨는데 어떤 기준으로 데이터를 삭제하거나, 결측치를 채우시는건가요?!질문결측치 처리시 데이터를 삭제 혹은 채우기를 하는가 그냥 무작위로 해도 무방한지 궁금합니다. 삭제 시 train데이터의 개수와 비슷한 수를 가지고 있는 데이터를 삭제 하시는건가요?!세션5 작업형2 2번째 문제에서는 결측치가 없는 컬럼(host_id)도 삭제 하셨는데 결측치가 없는 컬럼을 삭제해도 무방한가요?결측치 삭제, 채우기 시 강사님만의 기준이 있으신가요ㅜㅜ

본 강의 5분정도쯤에 단일표본검정은 양측검정이다라고 하셨던거 같은데, 단일표본검정이 양측검정이라는 말이 좀 이해가 안가는데요. 혹시 말씀하신 의도가 scipy의 단일표본검정 API의 파라미터 디폴트값이 양측검정이고 (즉, alternative = 'two-sided'), 단측검정의 단일표본검정을 하고싶으면 파라미터값을 조정해야한다는 의미가(alternative = 'greater 또는 less' ) 맞으실까요?'단일표본검정 = 양측검정'은 아닐 것 같아서요!  

T1-11. min-max scaling / #스케일링 #상하위값부터 코드를 입력하는 방식이 달라서 문의 드립니다. 혹시 이전에 있던 1~10번 문제처럼 코드를 작성할 수 있는 방법이 있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!의미없는 질문일 수 있으나 계속 궁금해서요..!Q1. 코드 입력할 때 띄어쓰기 관계 없나요?text = "안녕하세요 퇴근후딴짓입니다." text="안녕하세요 퇴근후딴짓입니다."위와같이 = 를 입력할 때 앞뒤로 띄어쓰기를 하지 않아도 결과값이 나오더라구요!Q2. 시험 볼 때는 꼭 띄어쓰기를 해야한다 등의 규칙은 없는거죠?혹시나하여 불안해서 여쭙습니다.Q3. (해도 되고 안해도 되는데) 띄어쓰기를 하는 이유는 코드를 검수할 때 구분이 잘 될 수있도록 위함일까요?커리큘럼 초반인 지금도 자꾸 띄어쓰기 없이 쭉 이어쓰게되네요ㅠㅠ답변 부탁드립니다.

안녕하세요!  위와같이 Feature Engineering에서 인코딩 후 데이터를 합칠 때 iloc를 활용하셨는데,iloc는 line을 포함하지 않으니 한 행의 오차 없이, 제대로 train/test 데이터셋을 분리하려면 line+1을 해줘야 하는 게 아닌지 문의드립니다!

train값과 test값 unique값이 다를 경우에는 어떻게 하면 되나요? 저번 수업영상에서 두개를 합친 다음에 인코딩을 진행한다고 하셨던거 같은데 다시 한번 질문드립니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 좋은강의 감사드립니다.19강에서 연도별 평당분양가격 swarmplot그리는 코드실행시 오류가 발생합니다. 어떻게 해결하면 될까요. <에러>ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels <코드># 연도별 평당분양가격 swarmplot 그리기plt.figure(figsize=(12,3))sns.swarmplot(data=df, x="연도", y="평당분양가격", hue='지역명')plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02,1), loc=2, borderaxespad=0.) 

7월에 떨어지고 12월 빅분기 실기 시험 땜에 다시 왔습니다 ㅠㅠ 이번에는 합격할 수 있도록 노력하겠습니다 ㅠㅠ

강의 자료 104 / 106 관련 질문입니다. 104: K-Fold 테스트 안녕하세요 현재 맥북 m2 pro 칩으로 강의를 듣고 있습니다.아래와 같은 에러 나오는데 혹시 해결 방법을 알 수 있을까요?/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages/sklearn/neighbors/_classification.py:228: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples,), for example using ravel(). return self._fit(X, y)/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages/sklearn/model_selection/_validation.py:842: UserWarning: Scoring failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details: Traceback (most recent call last): File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages/sklearn/metrics/_scorer.py", line 136, in call score = scorer._score(... 에러 찾다가 못찾고 일단 다음 강의 듣다가 106 자료에서 KNN, Random Forest, Extra Trees 에서 동일 에러가 발생하는 것 같습니다... 일단 강의 듣는걸 멈추고 에러부터 해결해야겠습니다... ㅠㅠ

선생님 안녕하세요! 제가 선생님 강의를 전부 너무 잘 수강하고 있습니다. 먼저 감사하다는 말씀을 드리고 싶어요! 강의 39분쯤 말씀하신, 저런 값들이 다른이유에대해 제가..감히 생각하는 바로는,선생님께서 제공해주신 종목들의 가격과, 제가 마켓와치에서 크롤링해서 가져온 종목들의 close 데이터 가격이 좀 다르더라구요! 그래서 그게 왜 다른지도 궁금하고, 혹시 그것이 원인이 아닐까 생각도 듭니다! 항상 좋은 강의감사드립니다.

안녕하세요 강의를 조금씩 잘 듣고 있습니다. 질문 드릴게 있는데 제목 그대로입니다. 업데이트 해주신 3유형 강의만 들으면 되겠죠?