독립표본 t 검정 진행 후 결과를 볼 때ttest_ind() 까지만 적은 후 나오는 결과와여기에서 t_statisstic과 p-value를 따로 출력해서 보이는 결과가 다르게 나옵니다, 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 제가 이전에 코랩을 설치한적이 있는데 설정을 잘못한건지 매 코드 행마다 앞에 숫자 1이 적혀져있는데 잘못된건가요? 아니면 새버전에서는 원래 1이 적히는건가요? 선생님처럼 숫자 1이 안뜨게하려면 어떻게해야할까요 감사합니다

n_train = train.select_dtypes(exclude='object') c_train = train.select_dtypes(include='object')데이터 분리할때 .copy() 안써도되나? 뭐가 달라지는건가요? 또 마지막에 파일 제출할때test.index가 무엇을 의미하는지 궁금합니다.이코드로 0부터시작하는 인덱스를 자동으로 생성할 수 있는건가요

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_test.csv") target=train.pop('price') df=pd.concat([train,test],axis=0) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)].copy() test=df.iloc[len(train):].copy() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegresor rf=RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) pred=rf.predict(test)카테고리 수가 달라서 concat으로 코딩을 해보았는데 오류가 나는 이유가 궁금합니다.

작업형 모의문제1 2번 문제에f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!문제에서 print(sum(df['f3']=='gold') 가 당시 문제를 풀 때 생각이 나지 않아서 df1 = df[df['f3']=='gold'] print(len(df1))이렇게 작성해서 문제를 풀었습니다.똑같은 정답인 56 이 나오는 거면 이상이 없는지 궁금합니다.

pred[:,1]이게 슬라이싱 개념으로 이해하면될까요?iloc 과 무슨 차이인지 헷갈립니다. pred.iloc[:,1] 느낌상 이게 더 맞는거 같아서요(대상이 데이터 프레임인지 아닌지의 차이인가요)

  구글 코랩에서 코딩이 자동완성 되는데 불편해서 기능을 해제하려고 설정에 들어가서 찾아봤는데 "코드 완성 제안을 자동으로 표시" 탭이 없습니다..!책이나 기존에 실습한 내용을 복기하며 직접 코드를 작성하고 싶은데 자동완성으로 떠서 불편합니다 ㅠㅠ 기능을 없앨 수 있는 방법이 있을까요?

min_value = df['views'].iloc[9] df['views'].iloc[:10] = min_value이 코드는 왜 안되는지 궁금합니다df.iloc[:10,-1] = min_value 풀이의 이 코드는 데이터 프레임에서 슬라이싱한거고제 코드는 시리즈 형태에서 슬라이싱한거같은데 이렇게는 안되나요

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

안녕하세요. 따로 강의교안 다운로드 버튼이 안보여서강의 교안 요청드립니다smathj@naver.com 입니다 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.