등분산이라는 명확한 언급이 없어서 등분산이라고 가정하고 t검정을 수행하신건가요??분석 흐름 때문에 등분산이라고 생각하셨다고 하는데 구체적인 이유가 궁금합니다..!

19강 작업형1 모의문제2 문제 6번에서 df['age']==round(df['age'],0) 위의 코드가 어떤 방식으로왼쪽과 오른쪽 값이 같으면 '정수형'이고 다르면 '소수점'이라는 판단을 내릴 수 있건지 이해하기가 어렵습니다. 

안녕하세요.Static Partition Pruning이 가능한 폴더 구조에 대해서 궁금한 점이 있습니다.Hive-Style(/year=2024/data.csv) 로 폴더를 구성해야 스파크에서 메타데이터에 year를 설정하고 Static Partition Pruning, DP가 가능하다고 하는데 맞을까요?맞다면 Hive-Style의 폴더 구조가 아닌 상태의 데이터들을 대상으로도 Static Partition Pruning, DPP가 가능한지 궁금합니다.ex.) Hive-style이 아닌 폴더 구조/2024/data.csv/2025/data.csv감사합니다!

말씀 중에 강의가 갑자기 뚝 끝나는데 뒷 내용이 잘린 것 같습니다. 수정 반영해주세요.

 설명 주신대로 코드를 짜보았는데 데이터 프레임 출력이 되지 않네요. 다음 사진의 경고문이 뜨는데 이거 때문인건가요? 새로고침해봐도 안되네요. 해결 방법이 궁금합니다감사합니다!

강의에서 카테고리 비교할 수 있는 응용 코드를 알려주셨는데요, train과 test의 범주형 컬럼의 기초통계값을 확인해서 unique수 차이가 많이 난다면 카테고리 비교하는 과정없이 그냥 무조건 concat으로 합치고 레이블 인코딩 후 다시 분리해도 되나요? 

쿠폰 신청을 하려고 했는데 사용 가능 수량이 초과되었다고 문구가 뜹니다.혹시 추가 쿠폰 지급 계획은 없으신지 문의드립니다.

작업형 2번 에서, 하이퍼 파라미터 값은 필수로 넣어줘야 하나요?print로 성능 하나하나 체크 하고 넣어줘야하나요? 굳이 안넣더라도 채점에 영향이 없나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요여기서 왜 가운데에 10이 생긴걸까요? 제가 100일을 쓰기도 전에 10일 쓰고 모르고 실행하긴했는데 그래서 그런걸까요?//... 

랜덤포레스트 진행과정에서 전 강의에서는 pred_proba = rf.predict_proba(X_val) 쓰고, roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) 이렇게 하셨는데 이번 강의에서는 roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1]) 로 표현하셨는데 어떤 차이로 인해서 다르게 쓰셨는지 문의드립니다.

다중분류(6회) 문제입니다.선생님 해설지처럼 똑같이 쳤는데 마지막에 자꾸 오류가 뜨네요 왜그런지 모르겠어요 ㅠ

작업형2모의문제 1 같은 경우는 도서에 따로 문제가 없는 것일까요?

영상에서는 df.quantile(.75)를 실행했을 때 오류가 나지 않았는데 저는 오류가 나서 어떤 부분이 잘못되었는지 여쭤봅니다.

안녕하세요 작업형2 예시문제에서 이상치 처리 여부 관련하여 문의드립니다. train데이터의 총구매액과 최대구매액의 최소값이 음수로 되어있고, test데이터의 최대구매액의 최소값이 음수로 되어있는데이 경우 이상치 처리를 하고 진행하는게 맞는건가요?test데이터의 레코드 수는 동일해야하는데 위와 같은 경우 이상치 처리를 해야한다면 어떻게 처리를 해야 하는지 궁금합니다. 감사합니다 :)

모의문제 1의 문제 3번에서 df['f3']을 replace 함수 사용해서 값 변환해줄 때굳이 numpy 불러오지 않고 하단처럼 구해도 되나요? 값은 133으로 똑같이 나왔습니다.#2. f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오 # print(df) df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1) df['f3'] = df['f3'].replace('gold', 2) df['f3'] = df['f3'].replace('vip', 3) # print(df) print(int(sum(df['f3'])))

강의에서 xgb로 test데이터를 predict하셨는데 성능평가가 더 우세해서 선정하신건지 궁금합니다!수업 자료 노트북에선 랜덤 포레스트가 지표가 더 높더라구요 ㅠㅠ  랜덤 포레스트: roc-auc: 0.9409937888198757 accuracy: 0.8108108108108109 f1: 0.8444444444444444 xgb roc-auc: 0.9161490683229814 accuracy: 0.8108108108108109f1: 0.8372093023255814

1-3 관련 내용입니다. print(a.sort_values(ascending=False).index[0])이라는 동일한 코드를 사용했는데 오류 메시지가 발생하더라구요...TypeError: DataFrame.sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'이라는 에러 메시지가 발생하였습니다. 이런 경우는 어떤 경우일까요....?

문제 2유형 질문드립니다 4회부턴 분류 회귀 이렇게 나와서 코드를 외우는 중인데요 2~3회는 이진분류로 나와서요 2진분류는 많이 다른건가요

train 데이터에서 id컬럼을 삭제하신 이유가 뭔가요?   이런 비슷한 유형의 문제에서 name이나 host_id같은 결과 값에 영향을 주지 않을 거 같은 컬럼은 삭제해도 무관한가요? 인코딩에서 neighbourhood 컬럼이 train과 test 의 카테고리와 개수가 다 다른데 데이터를 합치지 않아도 되나요?  그럼 concat함수를 꼭 사용해야 하는 경우는 어떤 경우인가요?   

https://smithery.ai/server/@smithery-ai/filesystem위 사이트의 파일시스템 연결하는 부분이 강의랑 좀 달라졌습니다.경로를 Cursor에 직접 등록하는 부분이 아니라 아래의 Connect 부분에서 Configure 부분에 디렉토리를 입력하도록 변경됬네요. 우측 상단에 Configure 누르시면 allowedDirectories를 입력하는 창이 생깁니다.주의! 리스트 형태로 넣어줘야 합니다.["경로1", "경로2"] 처음에는 경로를 하나씩 넣고 Add Item으로 추가해줬는데.. 계속 빨간불 떠서 이것 저것 다해보다가 저 위의 방식으로 해결됬습니다.참고들 하세요..