안녕하세요 선형회기모델 강의 내용 중 12:42분 ppt에서 Sum of squared residual이 SS_res로 되어있는데, 이 용어에 대한설명이 관측값과 회기 예측값의 차이로 으로 되어있습니다. 그렇다면 이는 SSE(error sum of squares)와 동일한 것으로 수식이 (SS-res / SS_tot), 즉 SSE/SST 로 변경되어야 하지 않을까요? (SS_res와 SSE를 동일한 뜻으로 간주한다면) 하지만 현재 자료는 1- (SS_res/SST)로 되어있고, 이 케이스는 SS_res가 회기값과 관측값 평균의 차, 즉 regression sum of squares 와 동일한 의미로 설명되어 있습니다. 아마 SSR(SS_res)의 용어와 SSR(regression sum of squares)의 용어 혼돈인것 같은데 작성하신 뜻에 의하면 "1-"부분이 삭제되어야 할것 같아서 문의 남깁니다. 확인부탁드립니다.
Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)
안녕하세요 선생님 생각했던것보다 훨씬 다양한 컨텐츠를 배우다보니 정말 좋은것 같습니다. 다만 세팅 부분에서... 강의에서 진행된 부분대로 동일하게 따라해보았는데 일부 활성화가 안되는 듯하여 문의 드립니다. [강의명 : Github Actions, Python Script 예제] gcp ssh와 깃헙 레포지토리 연동 관련해서... main.py 파일 변경 실습 진행중인데 캡쳐 상태의 에러와 같이 에러가 뜨고 main.py 파일을 읽었을때도 아무런 내용이 읽히지 않아서 혹시 실습중 잘못한 부분이 있나 문의드립니다. "error: The following untracked working tree files would be overwritten by merge: main.py Please move or remove them before you merge." [강의명 : Miniconda 시스템 환경설정, Windows11 ] miniconda 설치후 Powershell에서 "Get-ExecutionPolicy" Unrestricted 로 변경 후 conda activate / conda activate base 명령후 (base)로 변하지 않아서 그 다음 강의 실습인 VSCODE 내 Powershell에서 conda 가 활성화 되지 않는데 혹시 놓친 부분이 없나 궁금합니다.
프로젝트 단계에서 surprise 모듈을 설치할 수가 없어요. !pip install scikit-surprise 이후에 출력된 내용 중 하단에 다음과 같이 오류 메시지가 뜹니다. note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for scikit-surprise ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (scikit-surprise) 어떤 문제인지, 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다.
Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)
안녕하세요 Evan님의 Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 강의를 듣고 있는 구자원 입니다. 이제 강의를 수강 시작해서 [1단계 : Python 개발환경설정] 진행하고 있는데요. 가상환경 설치(virtualenv) 강의 들으면서 설치 따라 하는 중에 pip install numpy pandas jupyterlab streamlit plotly matplotlib seaborn 진행하려고 하는데 아래 이미지와 같이 에러 메시지가 떠서 패키지 설치가 안되고 있습니다. 아마 강의 후 시간이 지나면서 시간차로 파이썬 버전 문제로 이런 문제가 발생하는 것 같은데 해당 증상 해결법 확인해주실 수 있으신지요?? 확인 부탁드립니다.
random_state=0으로 결과값을 맞추면 강사님과 결과값이 동일해야하는데요. ㅠ y_kmeans의 결과값이 다르게 나옵니다. 강사님 파일 받은거 돌려도 그러네요. 그래서 그런지 클러스터 네이밍 번호 순서도 다르게 나와요. vscode, 주피터 모두 동일하게 나와서... 강사님과 같지 않아도 맞는거겠죠?ㅎㅎ
StandardScaler() KMeans() 객체 생성 후 fit_transform(), fit() 으로 학습데이터 만들기 하는데, 모두 훈련데이터니까... 둘다 fit(), 또는 fit_transform()으로 구분없이 사용해도 되는건가요? 아니면... 구분지어야 하는 이유가 있는건지 궁금합니다.
안녕하세요. 항상 좋은 강의 감사드리며 질문이 있어 글 남기게 되었습니다. 데이터 시각화 강의에 들어서며 seaborn 모듈에서 제공하는 연습 데이터셋을 불러오려고 하는데아래와 같은 오류가 발생하며 데이터셋 불러오기를 실패하였습니다. tips = sns.load_dataset('tips')
from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax # 왜도가 1보다 높은 수치형 변수를 출력하는 코드 high_skew = skewness_features[skewness_features > 1] high_skew_index = high_skew.index print("The data before Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) # boxcox를 변환하는 코드 for num_var in high_skew_index: all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) 위와 같이 코드를 실행시켰을 때 다음과 같은 에러가 발생하였습니다. <ipython-input-72-7b0af0216c6e> in <cell line: 11>() 10 # boxcox를 변환하는 코드 11 for num_var in high_skew_index: ---> 12 all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) 13 14 print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) BracketError: The algorithm terminated without finding a valid bracket. Consider trying different initial points.
