y_test 데이터의 용도가 궁금합니다. test데이터의 원래 실제 값이 y_test값인거고,시험에서나, 실무에서나 원래는 없는 값이지만내가 만든 모델이 성능이 어떤지 확인해보기 위해서 제공되는 자료라고 이해하면 될까요?

안녕하세요 선생님. 머신러닝 학습을 할 때 강의에서 굉장히 다양한 모델을 사용해주시는걸 보고 있습니다. 혹시 모델을 랜덤포레스트 하나로만 사용해서 진행을 해도 되는걸까요? 아니면 저런식으로 다양한 모델을 써서 수치를 확인하고 잘 나온 모델로 해야되나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요? 강사님. 현재 수강중인 빅데이터분석기사 강의가 11/16까지인데, 이번 시험까지 연장을 요청드릴 수 있는지 문의드리고자 질문드립니다. 혹시 방법이 있으면 공유받고 싶습니다.ㅠ번거롭게 해드려 죄송합니다.

마지막 코드까지 꼭 다 적어야 하는지 여쭤봅니다 박스나 프린터해서 답이 보이면 그 상태에서 답안제출해도 되는거죠?? 코드 안적어 놓아도 ~ 되는건지 여쭤봅니다

section12 (2021년) 문제는 구글 코랩 링크로 열어서 푸려고 하는데 데이터를 어떻게 불러오나요 ?

  보통 분류를 쓸지 회귀를 쓸지 정할때 문제를 보고 평가지표를 통해서 판단을 했는데,  주어진 평가지표가 없기도 하고 타겟이 확률이라 연속형이라 생각해 회귀로 진행했는데 분류모델로 진행하는 문제였네요 평가지표를 안준다면 분류와 회귀중 어떤것을, 그리고 평가지표 하나를 어떻게 선택하는게 맞을까요? 

y_train = train.pop("income") 선생님 따라서 이렇게 했는데 저는 밑처럼 오류가 나오더라구요ㅠ 원인이 무엇일까요 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'income' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 4 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'income'

 안녕하세요강의 듣고 있는데 왕초보라 그런지.. 많이 생소하네요..ㅠ일단 한번 쭉~~~ 듣는 것이 나은 걸까요?판다스 강의 관련 질문드립니다1. 판다스에서 시리즈 만들 때 예를 들어 비빔밥, 김치찌개, 된장찌개 했으을 때, 저는맨 위에 열부분에 0이 안나오는데 상관 없나요?2. 데이터프레임 만들 때 딕셔너리값 넣을 때 들여쓰기랑 마지막줄에 })할때는 들여쓰기없이 바로 적던데 이런것들,,, 즉 들여쓰기하고 안하고 이런것도 맞춰야하는 건가요?3. 판다스에서 시리즈 데이터프레임만들고마지막 줄에 menu, price, df 도출할때print(menu), print(price)~ 처럼 print 안적어도되나요?시험장에서도 그냥 df만 적어도 실행되나요?4. df ['메뉴']랑 df[['메뉴']]가 보기에는 같은데 뭐가 다른가요?5. 항목종류, 항목별 개수 ~.value_counts할때는 print를 꼭 써야하나요?6. 인덱싱 행(가로)을 하면,, 열의 형식(세로)로 나오는건가요?7. 컬럼 추가할 때는 df['할인가'] = df['가격'] * (1-discount) 이렇게 했던 것 같은데...행 추가할때는 df.loc~~ 를 사용하는건가요? 행 추가할때 딕셔너리, loc말고 그냥 리스트 추가할때 loc안쓰고 df['~~~']= ['라떼,'아메리카노','쥬스'] 해도되나요?8. # 이벤트가 전체 1000으로 변경df.loc[1:2, '이벤트가'] = 1000df.head()여기서 1:2가 인덱스1, 인덱스2가 선택되던데,, 1:3 이렇게 적는건 아닌가요?맨 마지막은 포함안되는 것 같아서요 두서없이 질문드려 죄송합니다..좋은 강의 감사합니다

 1. 작업형1모의문제 3에서print(df['f3'].sum()) 이렇게 했더니133말고 뒤에 나오는 문장은 무슨 뜻인가요?133/tmp/ipython-input-831591789.py:13: FutureWarning: Downcasting behavior in replace is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call result.infer_objects(copy=False). To opt-in to the future behavior, set pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 2. df.head() 와 diplay(df.head())는 다른건가요? 3. 작업형 1 모의3 9번 문제에서df = df.groupby('month').count()df.sort_values('subscribed').index[0]하니까 저는np.int32(11) 이렇게 나오는데11앞에 이건 왜 나오는거죠? 4. 빅분기 시험 환경에서시프트 엔터 누르니까 밑에 한줄이 생성되던데.. 실행버튼을 마우스로 누르는 방법 뿐인가요? 5. 작업형1모의고사 3번 문제에서(복사가 안되네요ㅠ)실행결과값에서>smoothness error밑에 행이랑 컬럼이 쭉~~ 더 나오는데 저는 왜 이런것들이 나오는거죠?ㅠ 감사합니다

체험 사이트에서 문제풀이를 하고 답변제출로 넘어갈때 답안을 재확인 하려고 문제풀이로 다시가면 코드가 지워져있는데 실제 시험환경도 이런가요?

예측된 이탈확률이 0.xxx 형태로 출력되던데왜 여기서 predict_proba가 아닌 predict를 이용하는지 잘 모르겠습니다.

수치형 변수 스케일링은 굳이 안해도 된다고 하셨고, 범주형 변수 처리 시, target = train.pop(' '), pd.get_dummies(train), pd.get_dummiest(test) 처리하고 분리한 데이터 다시 합침을 진행하지 않아도 되나요? 작업형 2 한가지 방법으로 풀기 영상을 봤을 땐 그랬어서 문의드립니다.

강의 3분 32초에서 alternative는 제대로 적었다는 가정 하에 after와 before의 순서를 잘못 적으면 pvalue는 같고 검정통계량의 값만 부호가 달라진다고 말씀하셨는데, 이 부분이 이상하여 질문드립니다.stats.ttest_rel(df['after'], df['before'], alternative='greater')위 상황에서 after와 before를 반대로 적으면 stats.ttest_rel(df['before'], df['after'], alternative='greater')이렇게 된다는 것일 텐데,원래 코드(위)의 대립가설은 after가 before보다 크다는 것이고, 반대로 적은 코드(아래)의 대립가설은 before가 after보다 크다는 것이니, 두 경우가 서로 정반대를 가리켜 둘의 pvalue가 정반대의 값을 나타내야 하지 않나요?둘의 pvalue가 같다는 건 두 경우의 대립가설이 모두 참이라는 것일 텐데 그럴 수가 없어보여서 궁금해서 질문 드립니다.감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의 91 [작업형1] 연습문제 섹션11 ~ 20 에서 11번 문제"앞에서 구한 70% 데이터 중 ‘views’ 컬럼의 3사분위수에서 1사분위수를 뺀 값을 정수로 구하시오"이 문제에서 정수로 구하라는 부분이 헷갈립니다. int()를 써야할지 round()를 써야할지..상식적으로는 제일 가까운 값을 구해야 하기 때문에 round()를 쓸 것 같은데 해답은 int()로 코딩이 되어 있네요.다행히 이 문제는 뭘로 구하던지 답은 같은데, 이 부분 클리어하게 답변 주시면 고맙겠습니다.

기출2회 문제 강의에서 인코딩 전에 아래 코드로 작성하셨잖아요?그 다음 레이블인코딩에서 반복문 안에 df[col]이 아닌 왜 X_train[col]인건지 궁금해요.df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) 위 질문에 이어, concat으로 train,test 데이터를 합친 후 레이블 인코딩 시, 범주형 자료를 추출할 때 concat을 받은 변수(예: df라면 df. select_dtypes)가 아니라 train. select_dtypes으로 다시 train을 불러오는지도 알려주세요. 미리 감사합니다! 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요빈노트로 강의 들으면서 작성하는데 저는 결과 값이 roc_auc 기존으로 max_depth을 넣지 않거나max_depth=7을 넣을때가 가장 좋게 나옴니다. 코드명이 틀리지는 않았는데 이렇게 나올 수도 있나요?

train data에서 결측치 행은 삭제해도 되나, test data의 결측치 행은 삭제하면 안됨.train data에서 결측치 열은 삭제해도 되고, 삭제했다면 test data의 같은 열도 삭제해줘야함train data에서 결측치 행을 채워주었다면, test data의 결측치도 동일한 방법으로 채워주어야 함.근데 결측치/이상치는 처리하란 말 없으면 안해도 됨. 이게 맞는건가요..?1번은 제출 양이 같아서인건 알겠는데, 2.3번은 왜일까요 ?

[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 에서 코드(빈칸)을 클릭하면 코랩이 안 나오고ch3_ex_type1_inf_v2_blank.ipynb 이 파일이 열립니다. [작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 에서 코드는 정상적으로 보입니다.  

첨부해주신 코랩 링크에데이터 파일들은 어디서 다운받을 수 있나요? [Errno 2] No such file or directory: 'subscribers.csv'현재 링크상태에서 돌리면 이렇게 뜨네요.

실행 실패 이유가 궁금합니다.