문제풀이에 방해되어서 코랩 자동완성 기능을 끄고 싶은데요.알려주신 [도구>설정>편집기>‘컨텍스트 기반 코드 완성 표시‘ 해제 > 저장] 진행 했음에도 불구하고, 계속해서 자동완성이 되어서 학습에 방해가 되고 있습니다.ㅠㅠ 자동완성 끄는 다른 설정 방법이 있는지 알려주세요. 

파이썬을 이제 막 접한 초보자 입니다. 데이터 프레임 처음 배울 때, 열(column)은 axis=1이라고 배웠는데요, '판다스4- 문자열, 내장함수'강의에서 합계(행)을 할 때 df.sum(axis=1, numeric_only=True)라고 하여 혼란이 오고 있습니다 ^^;; 제가 어떻게 이해하면 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요, 실기 준비가 막막했는데 강의를 통해서 자신감을 얻어 가고 있습니다. 감사합니다. 강의를 보며 실무 관점에서 궁금한점이 있어 문의드립니다. 시험을 준비하면서는 제공된 데이터를 기반으로 모델링을 하고 답안을 제출하면 끝인데 실무에서는 한번 학습시킨 모델을 나중에 계속 활용해야할거 같은데 학습한 모델을 저장하거나 다시 불러서 사용할 수 있는 방법이 있는지와 이와 같은 상황에서는 보통 어떻게 모델을 관리 하는지 궁금합니다.

아래와 같이 성별로 0/1로 나누어 표현하라고되어있는데 predict_proba는 확률을 구하는 문제이므로해당 건 pred2 = (pred1 >= 0.5).astype(int)이렇게 표현해도 괜찮은지문의드립니다.    target = train.pop('성별')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)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)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(x_tr, y_tr)pred1 = rf.predict_proba(test)[:,1]pred2 = (pred1 >= 0.5).astype(int)submit = pd.DataFrame({'pred' : pred2})submit.to_csv('result.csv')ans = pd.read_csv('result.csv')print(ans)

2:02예전 영상에서 데이터가 숫자로 써져 있지만 범주형 변수 처럼 보이는 경우 C()로 묶어서 원핫 인코딩 처리를 해야 하고, 혹여나 햇갈리면 모든 독립변수를 C()로 묶어도 상관 없다고 하셨던걸로 기억합니다.로지스틱 회귀에서 모든 독립변수를 C()로 묶어서 처리하니 다중공선성 에러가 떴습니다. 여기서 질문은 1) 작업형3에서 formula를 바탕으로 모델을 생성하는 경우 모든 독립변수에 C()를 묶어도 결과가 달라지지 않는지2) C()를 묶어야 제대로된 정답인데 묶지 않은 경우 답이 달라지는지3) 로지스틱 회귀에선 예외로 C()를 사용하면 안되는건지 궁금증이 들어 질문 드립니다!

이렇게 오류가 나오는데 어떻게 해결할까요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요64번 전까지는 오류 없이 잘 따라가고 있었고요.여기서 갑자기 오류가 납니다.뭐가 잘못됐을까요? 영상은 7분34초 입니다.

train = train.drop('customerID', axis=1)test = test.drop(['customerID'], axis=1)train에는 [] 표시가 없고 test에는 []가 있는데무슨 차이일까요?둘 중에 무엇을 해도 상관없는 것인가요?

안녕하세요. 인프런과 시나공 병행 공부하고 있는중인데요.혹시 2과목부분에서 심화(성능개선)이 있는데 심화를 하지 않고 제출해도 무방하나요? 아니면 심화까지는 해야 2과목 만점을 받을 수 있을까요?

강의 및 자료를 따라 아래 코드로 원핫 인코딩 하면 int형(숫자)이 아니라 bool형(True False)으로 나옵니다.train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)​숫자로 나오게 하려면 어떻게 해야 되나요?

아래처럼 똑같이 풀었는데 답이 0.22, 0.34 와 같이 소수점으로나옵니다. 0 / 1 로 구분하기 위해서는 어떻게 정리하면되나요? import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# train.info()# test.info()target = train.pop('성별')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)# 검증용 데이터 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)print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)# 모델 학습 및 평가from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier()model.fit(X_tr, y_tr)# pred = model.predict_proba(X_val[cols])pred = model.predict_proba(X_val)from sklearn.metrics import roc_auc_scoreprint(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))# 제출 pred = model.predict_proba(test)submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred2[:,1]})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv')) 

 아래 시험환경 TEST하기 제2유형 풀어보고있는데요. 아래사진과같이 test.info()했을때,최대구매액환불금액 수량이 달라서 null값이 있는걸로 확인됩니다.  해당 건 dropna() 진행하나요? 아니면 그냥 문제풀어도 상관없는지 문의드립니다.   https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4

from sklearn.preprocessing import minmax_scale--> 이 방법은 1유형from sklearn.preprocessing import MinMaxSclaer--> 이 방법은 2유형 원래는 위에 코드만 외워야겠다 생각했는데 강의를 들어보니 아래코드도 숙지해야할거같은데유형에 따라 저렇게 활용해야하는게 맞을까요?

학습자료 업뎃 해주신 건 확인했는데, housing.csv 자료에, 강의에 나타나는 total_bedrooms 라는 변수가 없어요.. student.csv도 강의에는 전입학생수, 전출학생수, 전체학생수 등의 변수가 있는데 실습자료에는 없습니다. 왜 이렇게 자료가 엉망인가요.. 하나하나 강의를 듣고 지적을 해야 고쳐줍니까? 자료 안맞는거 발견할 때마다 업데이트 조치해줄 때까지 하루 이틀씩 걸리니 학습에 지장이 생기는데 환불 가능한지요?

머신러닝 New 강의가 준비중으로 일부 업로드 되어 있는데,혹시 언제쯤 다 업로드 완료되는지 궁금합니다~!^^ 업로드가 다 되어 있는 Old 강의로 준비하는게 나을까요,아니면 업로드 되어 있는 New강의를 듣는게 나을까 해서요!

1:50에서 astype안에 따옴표를 넣지않고 그냥 float만 넣고 실행을 시켜도 오류없이 실행이 되는데 꼭 작은따옴표를 써야되는 이유가 있는건가요? 혹시나 따옴표를 쓰지 않는다면 문제가 생기게 되는건가요?

회원ID는 고유한 값인데도 수치형 데이터로 넣어서 예측을 해야하나요?

customerID를 필요없을거라고 판단하는 이유는 뭔가요? 그리고 customerID를 drop 하지 않아도 값은 변화가 없나요 ?

customerID를 필요없을거라고 판단하는 이유는 뭔가요? 그리고 customerID를 drop 하지 않아도 값은 변화가 없나요 ?

아직 중앙값으로 대체전인데 선생님이 구하신 표준편차랑 값이 다른데왜그런걸까요?