Dataset은 어디서 받을 수 있나요?

이 코드에서 밑에 두줄의 코드가 뜻하는 바를 알고싶습니다.위에 함수정의(def)코드를 주석처리해도 답은 나오던데윗코드랑 아랫코드는 같은 의미인가요?풀이 영상이나 강좌가 있다면 알려주세요 ㅠㅜ

작업형 1,2,3으로 변경되지 않았나요?단답형, 작업형1, 작업형2가 아직 유지인가요?

안녕하세요!f3의 결측치를 변환할 때 .replace()와 .map()을 알려주셨는데요, 두 개의 차이가 궁금해서 질문드립니다! 아래는 제가 푼 풀이 과정인데 결과는 133이 나오더라고요!# f3의 결측치를 0으로 변환 # dt['f3'].isnull().sum() # 변환 전 28개 dt['f3'] = dt['f3'].fillna(0) # dt['f3'].isnull().sum() # 변환 후 0개 # silver를 1, gold는 2, vip는 3으로 변환 a = {"silver" : 1, "gold" : 2, "vip" : 3} dt['f3'] = dt['f3'].replace(a) # 총 합 구하기 print(int(sum(dt['f3'])))강의를 보니 .replace()는 앞에서부터 하나씩 순차적으로 변환되고.map()은 딕셔너리를 사용해 일괄 변환된다고 하셨는데, (제가 이해한 게 맞을까요..?)제가 푼 풀이 과정은 딕셔너리를 만들어서 replace로 변환한 거라 이것도 맞는 과정인지, 우연의 일치인지 궁금합니다!ㅠㅠ 감사합니다!

이원 분산 분석의 아래 링크가 없다고 나옵니다.노트북(빈칸): https://bit.ly/3ZFv4IZ

안녕하세요 선생님! 5-1 수업에서 이해가 되지 않는 부분이 있어서 문의글 남깁니다.이 부분에서 보시면 print 문은 4개인데,결과로 나오는 값은 5개(블럭 표시 되어있는 부분)더라구요..!제가 실행했을 때의 값과 비교해보니 순서대로 정확도(0.96668~), 정밀도(0.94444~), 재현율(0.843511~), F1(0.89112~) 값이 출력된 것 같은데요,마지막 값(0.87169~)은 어떤 문장의 결과일까요?ㅠㅠ

df['is주말'] = df['DateTime3'].dt.dayofweek >= 5 이 다음에 주말일 경우 "주말"로 표시되게끔 하려면 어떻게 함수를 만들어야 할까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요라이브러리 및 데이터 불러오기 강의에서 X_train, X_test는 왜 필요한지 알겠습니다. 근데 y_train은 왜 필요한거예요?  target(label)이라고 생각하면 될까요? 즉, 이게 맞는지 아닌지 판단하는 기준이라고 생각하면 될까요?

안녕하세요, 수강생입니다.학습 중에 궁금한 사항이 있어 문의글 남깁니다. 문제6 (데이터는 members.csv)'age' 컬럼의 이상치(소수점 나이와 음수나이, 0포함)를 제거하고제거 전 후의 views 컬럼 표준편차를 더하시오 (최종 결과 값은 소수 둘째자리까지 출력, 셋째자리에서 반올림) [ 풀이 코드 ]# 풀이 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") r1 = df['views'].std() cond = df['age'] <= 0 # print(df.shape) df = df[~cond] # print(df.shape) # print(df.shape) cond = df['age'] == round(df['age'],0) df = df[cond] # print(df.shape) r2 = df['views'].std() print(round(r1 + r2, 2))답은 : 8420.69 가 나왔고, [ 저의 코드 ]import pandas as pd df = pd.read_csv('members.csv') # print(df.head()) # print(df['age']) r1 = df['views'].std() df['age'] = df['age'] > 0 df['age'] = df['age'] == round(df['age'],0) r2 = df['views'].std() print(round(r1+r2, 2))저의 답은 8341.72 가 나왔는데.... 저의 질문은 'age' 컬럼의 이상치를 제거하면 제거한 값을 'age' 컬럼에 그대로 덮어쓰고 코드를 작성하는게 맞을 것 같은데 풀이는 cond 라는 변수로 받고 전체 df 데이터에 이상치 제거 값을 덮어쓰셨더라구요.어떠한 차이가 있는지 궁금합니다..

 cols = ['neighbourhood_group', 'neighbourhood', 'room_type'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) train[cols]마지막에 train[col]이 아니고 train[cols]에 담긴게 이해가 안돼요  cols에서 꺼내서 col에 담았고.. for문 아래에도 col에 담았는데 왜 최종적으로는 cols에 담긴거예요?? 

(사진)

평가가 0.81 정도 나왔어요. n_estimators 와 max_depth 별도로 하지 않고 random_state 만 줘도 될까요 ? n_estimators 와 max_depth 까지 외우려니 버거워서요 ㅠㅠ

- 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.안녕하세요?실습(ANOVA, 카이제곱검정) 강의에 나와 있는 cellphone2 데이터가 없어 지속적으로 문의드렸고 강의 자료에 올려놓으셨다고 하신 파일을 다운받아 보니 아래와 같이 비어있는 파일입니다. 재확인 부탁드립니다.

질문1카이제곱검정적합도검정독립성검정 3가지 강의를 듣다보니 그전 카테고리 강의인 독립표본검증과 문제가 유사해보이는데 어떨때 독립표본검정으로 판단하고 ttest를 쓰고 어떨때 적합도검정 or 카이제곱검정을 쓰는지요?  독립표본검정도 서로다른 두 집단이 관련있는지 보는것이었고 독립성검정이나 적합도검정도 문제가 비슷해보이는데요..  질문2. 카이제곱검정이랑 단일표본검정도 문제가 비슷하게 느껴집니다..구분하는 방법이 있을까요? t

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 무게에서 - 120을 뺀 이유가 무엇인가요? 

Quiz 가장 마지막 문제에서 df=df.drop('칼로리', axis=1) 이렇게 해도 칼로리 컬럼 삭제가 되지 않고 아래처럼 뜹니다 ㅠㅠ

파일에 data.csv가 새로고침해도 안뜹니다.

안녕하세요, 좋은강의 감사합니다.저는 m1 mac 이용하는 수강생입니다. virtualbox 환경 셋팅 중에 막히는 부분이 있어 문의 드립니다.7버전 이상에서 m1 chip 설치는 지원하여 무리 없이 설치할 수 있었는데, 제공해주신 server01/02 이미지 실행시 부팅 상 에러가 나옵니다. (=Unsupported CPU 에러 출력, 제공주신 이미지가 amd64 베이스여서 그런듯합니다) 추가로, parallels 설치 후 virtualbox 설치 시에도 뜻대로 되지 않아 우선 홀딩 하였습니다. https://www.inflearn.com/questions/837697/comment/253276이 댓글 이후에 7개월 정도 지났는데 관련하여 업데이트 된 부분이 있을지 문의 드립니다. (arm 호환 가능 이미지 제공 등) 없다 라고 한다면, 혹시 우회하여 실습해 볼 수 있는 방법이 있을까요? (클라우드 환경에서 windows 서버 마련해야 할까요? ㅜ)

선생님 안녕하세요.(target)TravelInsurance가 train안에 있고 test에는 없는데 이럴때 전처리를 할때 풀이를 보면 drop, pop를 안하시고 넘어가셨는데 안해도 되는걸까요? 만약에 안해도 된다면 언제 안해도 되는건지 궁금합니다

3-3 강의에서 age 컬럼 결측치를 평균값으로 채울 때   value값이 X_train age 평균값으로 채운다고 되어있습니다. 제 X_test 평균값으로 채우는게 아닌 X_train 평균값으로 채운 이유가 궁금합니다. value = int(X_train['age'].mean()) X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value) X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value)