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)

# your code #데이터 변환은 replace!! import pandas as pd df = pd.read_csv('members.csv') df = df.dropna(subset=['views']) df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df = df.replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3) df.head(10)위 처럼 numpy를 불러오지 않고, f3컬럼에 결측값을 0으로 먼저 채운 후 변환문을 사용했는데 결과와 데이터프레임이 같아서혹시 이 방법으로 해도 상관 없는건지 여쭤보려고 합니다~ 다시 확인좀 하려고 지웠다가 다시 문의합니다!그리고 map사용 시 #map import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") df = df.dropna(subset=['views']) dict_list = {np.nan:0, 'silver':1, 'gold':2, 'vip':3} df['f3'] = df['f3'].map(dict_list) print(df['f3'].sum())numpy를 불러야하는것이 맞겠죠?.. 위에서 이미 한번 numpy 불러와서 에러가 발생하지 않은 것 같아서요.

랜덤포레스트 분류 모델링을 하는데 당므과 같은 에러가 나타납니다. 해결 방법이 무엇인가요? "사용 가능한 RAM을 모두 사용한 후 세션이 다운되었습니다."

3.4.robobytes_macd 파일을 실행시키면다음과 같은 오류가 발생합니다. 이유를 알수 있을까요?   

공부하다가 마지막 문제3 "f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3으로 변환한 후 총합을 정수형으로 출력하시오"이 문제를 해결할 수 있는 세 개의 비단주머니(…ㅎ)를 알려주셔서 고맙습니다.저 문제에서는 '변환한 후' 총합을 정수형으로 출력하라고 해서요. 마지막 세 번째 방법은 1번과 2번을 모를 때 마지막 궁여지책으로 작성할 방법 같습니다.파이썬이 문법이 쉬운 것 같으면서도 막상 해보려고 하면 어려워서요. ;; 혹시 마지막 세 번째 방법을 저렇게 조건문 식으로 해서 아예 컬럼의 값 자체를 바꿀 수 있는 방법이 있을까요? 오전 내 고민하다가 도저히 안 되겠어서 여쭤봅니다. 이건 뭐 그냥 생각해본 거니까 곤란하시면 답해주지 않으셔도 됩니다. 좋은 강의 정말 감사합니다~ 

<ipython-input-25-475204a37c2b>:2: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning. X_train.corr()워닝이 뜨는데 어떻게 해결해야 하는걸까요....

안녕하세요 강의를 들으면서 코드가 이미 다 적혀있는 파일로 하다보니 강사님께서 실습 해보라고 하는.문제를 제외하고는 그냥 그대로 보고 이해만 하면서 넘어가는데 정리가 잘 안되는 느낌입니다.이런 경우 코드를 지우고 강사님 치신 코드를 그대로 타이핑 하면서 듣는게 맞을까요

위의 의사결정나무나 랜덤포레스트에서는 괜찮았는데,강사님처럼 위 코드를 불러와 수정했는데학습부분에서 에러가 발생합니다.영상과 비교해도..코드가 같은데 왜 오류가 날까요? 

안녕하세요? 설명하실 때에 가령, 프린트 라고 적힌 부분을 모두 선택 하셔서 한꺼번에 주석처리를 빠르게 하시던데 어떻게 하시는지 알려 주시면 감사하겠습니다.

ValueError: "Timestamp" is not a supported functionfinancedatareader를 import 하면 되는데, 실제로 데이터를 불러오면 저런 에러가 뜹니다.예 : df1 = fdr.DataReader("005930", '2018-01-02', '2018-10-30') 인터넷을 뒤져도 해결책이 잘 나오지 않는데 도움이 필요합니다버전은 아래와 같습니다finance-datareader==0.9.31

라벨인코딩시 object대신 숫자로 대치되던데 어떤 object이 어떤 숫자로 매칭되었는지 어떻게 알수 있나요? 감사합니다.

안녕하세요! 수업 듣다가 궁금한 점이 있어 문의드립니다.강의 제목: 섹션3 "XML 포맷 이해와 파이썬으로 XML 파일 다루기2"문의 관련 강의 시점: 해당 강의의 3:15 부근문의 내용: 예제를 풀어보니 이 문제에서는soup = BeautifulSoup(response.text, 'xml')이랑 soup = BeautifulSoup(response.content, 'xml')모두 출력이 맞게 나오는데 객체.text랑 객체.content랑 어떤걸 써도 상관이 없은건가요? 무슨 차이가 있는지 문의드립니다.

안녕하세요.혹시 추천시스템 심화 강의는 언제 올라오는지 알 수 있을까요?

수업자료 colab파일과 pdf를 다운 받고 싶습니다. 어떻게 해야 하나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이제까지는 잘 해왔는데, 이번 회차부터 파일이 안올라가네요... 다른 거 설정해야할 게 있을까요??

안녕하세요 선생님! 강의 너무 잘 듣고있습니다.  doc['Country_Rejion']=doc.apply(convert_country_name,axis=1)혹시 해당 코드에서 이미 conver_country_name에 def를 지정해서 country_Rejion을 변경하게 설정 해놓은건데  doc=doc.apply(convert_country_name,axis=1)로 설정하면 문제가 되는 걸까요?

옛날 강의라 그런지 현재 open api에서는 해당 데이터 찾아볼 수가 없습니다. ㅠㅠ파일데이터에서만 확인가능합니다...csv파일만 확인가능해요 ㅠ이런 경우 어떻게해야하죠?

슬라이싱 연습에서 마지막 앞 단어 찾는거에서listbox[-2:-1]listbox[7:8]listbox[7:-1]와 같이 범위형식으로 풀이를 주셨는데,단순하게 listbox[-2]로만 출력하는것과 차이가 있나요?실제로 코딩하거나 실무에서 사용할 때 차이가 있나 궁금해요.

범주형 데이터 인코딩을 하는데, 강사님이 사용하신 for문을 사용하지 않고, 수치형 데이터 스케일링 하는 방법과 같이 코딩을 하였는데 에러가 발생했습니다. 원인과 수정 방법이 무엇인가요?코딩 : from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() display(c_train.head(2)) c_train[cols] = le.fit_transform(c_train[cols]) c_test[cols] = le.transform(c_test[cols]) display(c_train.head(2)) 에러메시지 : ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (29304, 8) instead.