X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') X_train.isnull().sum()안녕하세요 선생님, 좌측 x_train 에서 x_train[occ~]이 아닌 a = X_train['occupation'].fillna('X') 로 해서 진행해서 결측치로 채우는 방법은 어떻게 하는걸까요 ??좌측은 변수명인데 꼭 파일명['컬럼명']을 작성해야할까요 ?

안녕하세요 선생님, pandas로 코드를 처리하고 있는데,visual studio code 파이썬으로입력해도 문장처리나 결과는 똑같나요 ??

안녕하세요 선생님, 수업질문드립니다~7회 기출유형(작업형3) 12:54 부분에서pred = model.predict(test) 하면 1일 확률값이 나오는데요!  지난 작업형2에서 배울때 predict가 아닌 predict_proba를 할때 확률값이 나왔던걸로 기억합니다. 뭐가 다른 것인가요? 로지스틱 회귀모델은 확률값이 나오는건가요?

from fastapi import FastAPI, Body from pydantic import BaseModel # 쉽게 requestbody(입력받는 함수인자) 처리 app = FastAPI() # 앱이란 객체에 api연결해서 서버를 띄우면 HTTP요청 보낼 수 있다. @app.get("/") def health_check_handler(): return {"ping": "pong"} todo_data = { 1: { "id": 1, "contests": "실전! FastAPI 섹션 0 수강", "is_done": False, }, 2: { "id": 2, "contests": "실전! FastAPI 섹션 1 수강", "is_done": False, }, 3: { "id": 3, "contests": "실전! FastAPI 섹션 2 수강", "is_done": False, } } @app.get("/todos") def get_todos_handler(order: str | None = None): ret = list(todo_data.values()) if order and order == "DESC": return ret[::-1] return ret @app.get("/todos/{todo_id}") def get_todo_handler(todo_id: int): return todo_data.get(todo_id, {}) class CreateTodoRequest(BaseModel): id: int contests: str is_done: bool @app.post("/todos") def create_todo_handler(request: CreateTodoRequest): todo_data[request.id] = request.dict() return todo_data[request.id] @app.patch("/todos/{todo_id}") def update_todo_handler( todo_id: int, is_done: bool = Body(..., embed=True), ): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: todo["is_done"] = is_done return todo return {}해당 코드까지 진행했고, (todos) PS C:\Users\yhkim\inflern_project\todos\src> uvicorn main:app --reload로 실행했는데 어느순간부터 웹페이지가 수정사항이 적용되지 않습니다. 

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # 정확도 print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred)) 상기 사진의 평가지표(from~, 정확도, 정밀도 등) 식은 문제에서 주어지지 않는지 궁금합니다.모두 암기해야 하나요?

만약에 라벨/원핫 인코딩시에 트레인에서 fit_transform할때 없었던 데이터가 테스트에 있어서 transform 처리가 안되면 어떤식으로 처리해야지 가장 간단하게 처리할수 있을까요? 데이터를 합쳐서 인코딩 하고 다시 나누는 방법밖에 없을까요?

언제부터인가 미리보기? 처럼미리 답변이 나와요 그러니까 올려주신 노트북 링크에서import sk까지 쓰면, 연한 색으로 import sklearn.ensemble이게 미리 노출된채로 나와있어요ㅠ이거 너무 거슬리는데.. 어떻게 끄나요????

피어슨, 스피어맨, 켄달타우의 귀무가설(?)이 뭔지 궁금합니다. p-value < 유의수준 : 귀무가설 기각 (상관관계 없음)p-value > 유의수준 : 귀무가설 채택 (상관관계 있음) 이렇게 되나요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요print문에서 괄호를 A에만 묶고 B에는 안묶었는데 결과는 A, B 모두 나오는건가요?

만약 시험 환경에서 age 데이터가 주어지고 - 값이 있는 것을 확인했다면,따로 이상치를 제거하란 말이 없으면 - 값을 그대로 놔둬야 할까요, 아니면 제가 스스로 판단해서 - 값을 제거해주어야할까요?

인코딩 시, 라벨인코딩, 원핫인코딩 중 선택하는 기준이 무엇인지 궁금합니다.

섹션 6의 강의들이 서로 음량이 다르게 녹화된 것 같습니다. 혹시 확인이 가능하실까요?

선생님 안녕하세요. 작업형2 모의고사 2번 관련하여 질문드립니다. train_test_split까지 잘 넘어온 다음에 sklearn.ensemble 작성하려고 다시 코드 실행하니, 자꾸 같은 부분에서 해당 이미지처럼 에러가 나는데요. 선생님이 작성하신 답안 그대로 ctrl c / v 했는데도 같은 에러가 뜨는데, 어떤 것 때문일까요?   import pandas as pd test = pd.read_csv("test.csv") train = pd.read_csv("train.csv") print(train.shape,test.shape) #결측값 찾기 # train.isnull().sum() 'name', 'host_name', 'last_review','reviews_per_month' #object값 확인 # train.info() -> object 6개 #2 EDA처리 # train.info() last_review 빼고 전부다 object형임 print(train.shape) train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis = 1) print(train.shape) #reviews_per_month는 결측값 채워주기 train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) # 결측치 없음 #id제거 train = train.drop('id', axis =1) test_id = test.pop('id') test.head(2) #라벨인코딩 cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns 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_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train.drop('price',axis=1), train['price'] , test_size = 0.3,random_state = 42) ## 전부 train에서 뽑는거임 # print(X_tr.shape,X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) test.head()그리고 작업형2 회귀문제가 나온다면, 해당 이 부분은 외워야 하는 걸까요..? 필수적이면 닥암기하려고 합니다..# 평가 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error def rmse(y_test, y_pred): #RMSE return np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)) def rmsle(y_test, y_pred): #RMSLE return np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_test) - np.log1p(y_pred), 2))) def mape(y_test, y_pred): #MAPE return np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100

시계열 데이터 강의를 듣고있는데... 그전까지는 코랩 노트북 링크를 화면에 띄워주셔서그거 입력해서 들어가서 제 구글 드라이브로 복사했는데 시계열 데이터 강의부터는 제공되는 코랩 노트북을 찾지 못하겟네요ㅠ ㅠ확인 부탁드립니다.

혹시 강의 노트나 소스코드는 어디서 다운로드를 받을 수 있나요? 

안녕하세요영상을 따라 실습을 하는데, 코드를 치지도 않았는데알아서 자동완성이 됩니다.혹시 이 기능을 끄기 위해선 어떻게 해야할까요...(아무리 서칭해도 안나와서.. 여기에 문의드립니다 ㅜㅅㅜ.. 도와주세요,,,)

  갤럭시탭으로 듣는 중이었는데 이틀 전까진 정상재생되더니 어제부터 재생을 눌러도 되질 않네요. 안드로이드 스마트폰과 pc에서는 또 정상재생이 됩니다. 아래 문의글에도 재생이 안된다는 말이 있는데 확인 부탁드립니다. 브라우저는 삼성브라우저와 모바일크롬 둘 다 시도해봤는데 다 안되네요.

안녕하세요 강사님. 수업 잘 듣고 있습니다.조합에서 nCr = n!/((n-r)!r!) 인 것으로 알고 있습니다.b=[1,3,3,1] 정의하는 설명에서 3C1이 3을 1로 나눈다라고 하셨는데 이 부분의 설명이 이해가 가지 않아서 질문드립니다. 공식에 대입해서 계산해보면3C1일 때 3!/(3-1)!*1!이 결과적으로 3이 되는것이 맞긴 합니다만, 어떻게 하면 앞의 숫자에서 n-1을 곱 하고 i를 나눌 생각을 할 수 있는지 직관적으로 떠오르지가 않아서 질문 드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요코랩에서 작업형 2의 경우, 주어진 평가방식에 따라 테스트 데이터와 검증데이터를 평가한 후 평가 코드를 주석 처리했었는데,시험 환경에서는 점수에 영향이 있을 것 같아 질문드립니다.

선생님 안녕하세요. 5-3 강의보면서 따라하는데 roc_auc, f1, 정확도 평가지표 값이 전부 1로 나옵니다.... 검증 데이터 분리까지 똑같이 따라 했고요(random_state = 값은 동일하게만 주면 된다고 해서 전 그냥 다 100으로 놓고 했습니다) 일단 작성한건 아래와 같고요# 랜덤포레스트 ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, roc_auc_score rf = RandomForestClassifier(random_state=100) rf.fit(X_tr,y_tr) pred_rf = rf.predict(X_val) proba_rf = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,proba_rf[:,1])) # "ROC_AUC:", print(f1_score(y_val,pred_rf)) # "F1:", print(accuracy_score(y_val,pred_rf)) # "Accuracy:",결과 값은 다 1.01.01.0 으로 나오는데... 이거 뭔가 잘못 된거 같은데, 뭘 잘못한걸까요...?