학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요9, 10회 응시가이드는 있던데, 혹시 11회 응시가이드도 영상이 제공될 예정인지 궁금합니다!

작업형 2에서만약 회귀 문제이고 평가지표가 RMSE라면,점수를 매길때 RMSE값으로 점수를 매기는건가요?만약 그렇다면 어느정도로 차이가 나야 잘 나온건지 가늠이 안갑니다,,선생님의 답이 RMSE값이 825일때, 제가 구한값이 800~850정도라면 평가가 잘된거라고 봐도 될까요

section11 53번 강의 영상 - 로지스틱 회귀 관련한 공부 영상 ? 은 따로 없을까요 ? 11회 실기에서도 로지스틱 회귀 내용을 공부해야 할까요 ? 링크의 문제와 영상의 문제가 다른데 어디서 자료를 찾을 수 있나요 ?

실기 체험 환경에서 제공되는 문제의 문제풀이 영상 이 등재된 번호 좀 알려 주세요 *한국데이타산업진흥원에서 제공하는 실제 실습체험환경의 작업형1부터 작업형3까지 문제 풀이 영상이 어디에 있는지 알려 주시겟어요?

2번 문제를 풀다가 sum을 쓰는 방법에 대해서 궁금한 점이 있어 문의 드리빈다.  저는 print((a.sum(axis=1) > 0.1).sum()) 이렇게 풀었는데, 선생님께서는 print(sum(a.sum(axis=1) > 0.1)) 이렇게 푸셨더라구요. 답은 같은데, 두 방법의 차이가 있을까요?

코드를 그대로 입력했는데, RMSE 값이 실행할 때 마다 달라지는데 이유가 있나요??RANDOMFOREST를 이용했기 때문에 그런 건가요?795~800 초반으로 번갈아서 나오네요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요자료형 1을 푸는데 df에 덮어쓴 수식이 잘못되서 시험에서 제공하는 처음 데이터 상태로 되돌릴 수는 없나요?

분산분석을 포함하여 여러 분석이 정규성, 등분산성 등을 가정하고 있는데, 문제에서 정규성이나 등분산성에 대한 언급이 없으면 무조건 정규성과 등분산성 검정부터 해줘야 하나요? 아니면 반대로 언급이 없었으니까 안하고 바로 검정 진행하면 되나요?

두 가지 질문이 있습니다.1. 아래 코딩부분 강의에서는 유형별로 0,1 로 나오는데 제꺼는 true, false 로 나옵니다. 문제 없는건가요? 왜 다르게 나오는지 알고싶습니다.#원핫인코딩df2 = pd.get_dummies(df)df2.head() model.summary 했을 때 나오지 않은 유형(강의에서는A)를 drop하면 되는건가요? 전부 다 나온다고 하면... 어떤 기준으로 드롭해야할까요?  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!기출2회 작업형1 2번문제 문의드립니다.std1과 std2가 같게 나왔는데,한번에 돌리다보니 덮어써진 것 같습니다.질문들을 찾아보니 코드를 다시 쓰면 된다고 답변을 다셨던데, 어디에 어떤 코드를 쓰면 될까요?그리고 처음 std1을 찾을 때도 강의와는 다른 값이 나오던데, 이거는 이유가 있을까요?

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_1/5-2bmi.csv") # your code df['bmi']=df['Weight']/(df['Height']*df['Height'])*10000 df['위험']=(df['bmi'] >=23) & (df['bmi']<25) df['정상']=(df['bmi'] >=18.5) & (df['bmi']<23) print(sum(df['위험']),sum(df['정상'])) 저는 코드를 이렇게 짰는데,, 위험이 2129명이라고 나오는데 선생님이 올려주신 정답지는 2130명이더라구요 ㅠ왜다를까요? 2. bmi를 계산하고, 수치가 정상인 사람 수와 위험체중인 사람 수의 차이를 절대값으로 구하시오 (정수로 출력) - bmi(체질량지수): 몸무게(kg) / 키(m)의 제곱 단위 - Height: cm - Weight: kg - 저체중: BMI 18.5미만 - 정상체중: BMI 18.5이상 ~ 23미만 - 과체중 또는 위험체중: BMI 23 이상 ~ 25미만 - 비만체중: 25이상

강사님 덕에 아무것도 몰랐던 파이선에 대해서 알고 빅분기 실기 준비 원활하게 잘 하고 있습니다.주석처리 관련해서 Ctrl+/로 하는 걸로 아는데요.. 코랩이나 실기체험 프로그램에서 처음엔 잘 되다가 몇 분 지나면 안되는데, 왜 그럴까요.. 안되니까 너무 답답하네요... 

저는 문제를 보고 9회차의 작업형2 방식과 동일하게 아래와 같이 했는데요이렇게 해도 되나요?drop와 레이블인코딩을 하지 않았을때값이 10정도 차이가 나서 질문 드립니다! # 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pdtrain = pd.read_csv("churn_train.csv")test = pd.read_csv("churn_test.csv") target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) #랜덤포레스트from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_errorprint(mean_absolute_error(y_val, pred)) # LightGBMimport lightgbm as lgblg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)lg.fit(X_tr, y_tr)pred = lg.predict(X_val)print(mean_absolute_error(y_val, pred))

미션에 TIL 대화방에 간단히 작성이 있는데.. 작성할 대화방을 못찾고있어요.ㅠ 혹시 디스코드 말씀이신지..

평균이 왜 다를까용?...

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 여기서는 데이터셋 분할시에는 .copy()는 안해도 괜찮나요? 작업형 3에서는 데이터 분할시에는 .copy() 적어주는게 좋을지요? 

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/student_assessment.csv") print(df.head()) print(df.shape) print(df.isnull().sum()) df = df.dropna() print(df.isnull().sum()) print(df.shape) print(df['id_assessment'].value_counts()) cond = df['id_assessment'] == 12 df = df[cond] print(df.head()) df['zscale'] = (df['score'] - df['score'].mean()) / df['score'].std() print(df.head()) print(df['zscale'].max()) #ANS=2.150 저는 z스케일을 식으로 (표준편차/(값-평균))으로 구했는데 퇴근후딴짓님이 skkearn.preprocessing 으로 불러와서 구한것과 살짝 차이가나네요 왜 틀린건지 알수있을까요?

모의2 문제6에서 0이하인 데이터를 ~로 지우셨는데요!혹시 drop() 으로 지울 수 있는 방법이 있나요? 감사합니다import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") r1 = df['views'].std() cond = df['age'] <= 0 # print(df.shape) df = df[~cond] # print(df.shape)

안녕하세요 선생님!시험 전까지 이해안가는 부분은 강의를 다시 들어보면서 복습을 진행하고 싶습니다.하지만 수강 만료일이 11월6일이라 앞으로 어떻게 공부를 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ..혹시 시험일까지만이라도 수강 기간을 연장할 수 있는 방법은 없는지 문의 드립니다-!이메일은 maldong97@naver.com 입니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,,문제 1-3 에서는data = test 라는 과정은 필요 없나요?1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니,predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())