학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요대응표본검정 심화 부분# Shapiro-Wilk(샤피로-윌크) 정규성 검정 df['diff'] = df['after'] - df['before'] from scipy import stats stats.shapiro(df['diff']) # Wilcoxon(윌콕슨)의 부호 순위 검정 수행 stats.wilcoxon(df['after'], df['before'], alternative = 'greater') 결과 : WilcoxonResult(statistic=np.float64(47.5), pvalue=np.float64(0.017578125)) 강의와 p-value값이 차이가 있는데 잘못된 부분이 있을까요?(강의 p-value 값 : 0.024410625)

먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.설치과정에서 ora-01917 오류로 나와서 설치에 어려움이 있습니다.

안녕하세요. 수업노트 링크를 눌러도해당 스크립트(코드)가 안보입니다. 어디서 확인할 수 있을까요?

교재 92페이지df.iloc[1:3, '메뉴' : '칼로리']df.loc[2:3, '메뉴' : '칼로리'] loc는 실행되고, iloc는 '메뉴':'칼로리'에서 에러나는데 이유가 있을까용?

섹션5. 28, 29 번 강의 중 궁금한 것이 생겨 질문 드립니다. 왜 28(분류) 에서는 train 데이터와 test 데이터를 각각 인코딩하고29 (회귀) 에서는 train 데이터와 test 데이터를 합친 후, 인코딩하고 다시 분리하는지 궁금합니다.

트레인과 테스트의 범주형 데이터가 다를 수 있어서 그냥 처음부터 두 데이터를 합쳐서 레이블이나 원-핫인코딩을 하려고 합니다1.레이블인코딩시df=pd.concat([train,test]) 후cols=df.select_dtypes(include='O').colunms 로 가능한가요? 그리고 합쳐진 데이터니까 df[col]=le.fit_transfom(df[col])만 해주면 되는거죠? 어차피 두 데이터를 합쳐서 할 경우 set함수사용은 불필요한거죠?f1스코어를 사용할경우,average꼭 넣어주어야하나요?

작업형2, 모의고사1target : Attrition_Flag (1:이탈, 0:유지)일경우 roc_auc_scored사용시 예측값으로 pred[:,1]했는데 확률값으로 무조건 1열을 정답으로제출하면 되나요? 1:이탈이라는 뜻은 1열이 이탈이라는 뜻인가요?

pred[ : ,1]을 하는 이유는 이해가 되는데 iloc를 안써도 되는건가요? pred[ : ,1] 와 pred.iloc[ : ,1] 은 쓰임새가 다른건지 궁금합니다..

from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc=roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #y_yal=검증데이터의 정답 print('roc_auc: ',roc_auc) 에서 >50K 값만 넣으라고 했으니 리스트로 치면 1번째에 있는건 알겠는데(['<=50K' '>50K'] 로 되기때문) pred[:,1]에서 콤마가 뭐 때문에 쓰이는지 이해가 되지 않습니다..!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요작년에 빅데이터 시험 상반기는 접수해놓고 보러가지 못했고 하반기 시험은 떨어졌습니다ㅜ이번 실기는 꼭 붙고 싶습니다!강의가 이틀 뒤 만료인데 혹시 시험 전날인 20일까지 연장이 가능할지 여쭤봅니다..제 메일 주소는 blue6143@naver.com 입니다!

위의 화면은 정상적으로 작동이 되어 연습이 가능하지만 어떤 문제는 console창이 계속 떠 작동이 안 됩니다. 어떻게 하나요?

안녕하세요인코딩할때 train과 test의 범주형데이터가 다를경우 합쳐서 인코딩하는걸로 알고있는데 데이터 갯수가 다르면 합쳐서 하는걸까요?아니면 set을이용해서 다 확인을 해봐야 하는건가요? 

넘 어렵네요 , 실제시험에서 이상치가 나온적이 있나요? 있으면 데이터 크기 신경써서 처리해야할텐데 처음부터 강의들으면서 그런 내용은 수강한적이 없는데 걱정되네요

안녕하세요!기출 2회 작업형1 _ 3번 문제 궁금한점 생겨 문의드립니다!아래 코드와 해설 코드의 결과 값이 다른데, 왜 다른지 모르겠네요 ㅠㅠchat-gpt 한테 물어봤는데, 결과 값이 다를 이유가 없다고 하는데... 뭐가 잘못된걸까요?ㅠㅜcond1 = df['age'].mean() print(cond1) cond2 = df['age'].std() print(cond2) cond3 = cond2*1.5 print(cond3) # 이상치 영역 (r1, r2) r1 = (df['age'] < (cond1 - cond3)) | (df['age'] > (cond1 + cond3)) print(r1) df[r1]['age'].sum()

회귀던, 분류던 RandomForestRegressor나 Classifier로 하면 되는게 아닌지? 코드에 LightGBM이 들어가있길래 이것도 알아야하는건지 궁금합니다

여기에서 카테고리의미는 혹시 컬럼갯수를 말씀하시는 걸까요?

평가 지표 작성할때 선생님 올려주신 파일에는 정확도(accuracy)이런식으로 철자도 주어지는데실제 시험환경에서도 주어지나요? 아니면 외워야하나요?

데이터자격검정에서 명시하는 빅분기 실기 시험 범위를 보면 '정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다.' 라고 되어 있더라구요. 본 수업에서는 정형 데이터만 다루는 것으로 아는데, 반정형과 비정형 데이터를 수집하는 내용은 시험에서 출제되지 않는건가요? 

안녕하세요!전처리 과정 중 describe()로 기초통계를 확인할 때 mean, median 값을 활용해 왜도를 확인하시더라구요. 데이터의 치우침 정도를 그냥 확인만 하는 건가요 아니면 그에 대한 다른 처리를 해야 하나요? 영상에서는 확인만 하셨던 것 같은데, 여러번 언급하시는 것을 보니 중요한 내용 같아서 여쭤봅니다.

아래처럼 원 핫 인코딩 한후 에 열 불일치 맞춤으로 아래와 같이 해도 되나요?train, test = train.align(test, axis=1, join='left', fill_value=0)