시나공 교재도 구입해서 ..일단 홈페이지 자료실에서 다운받았는데폴더를 다운받았어요 근데 봐도 어떻게 자료를 열어서 작업하는지 전혀 모르겠네요선생님 구글랩 링크를 알려주시면 거기에 있을까요?

안녕하세요. 범주형 변수 인코딩시 원핫인코딩 또는 라벨인코딩을 활용하게 되어있는데 둘중 아무거나 활용해도 상관이 없나요? 아니면 범주의 숫자가 너무 많을 때는 라벨인코딩을 하는 것이 더 성능에 좋은가요?

7회기출 풀면서,랜덤포레스트회귀로 풀었는데. R2값이 마이너스라고 놀랐고. 아래는 random_state 설정별 결과값인데, 0이 더 좋은 결과를 낸 것이라고 보면 되는건가요?(R2값을 구글 제미나이에 물어보니, 심각한 문제라고 설명해주긴 하는데. 무시해도 되는건지..)random_state=0 으로 하면.R2값 : -0.10286RMSE : 385,935 이고. random_state=42으로 하면.R2값 : -0.05894RMSE : 400,843 입니다.

안녕하세요 지금 먼저 강의 듣고 진행해보고있습니다 코드관련 지금 강사님 코드와 혼동되어있는 것 같습니다 예를들어 getbalance에 보면 appkey나 appsecret 이것도 다 강사님 개인 관련 키 아닌가요? 깃에서 다운받은 코드에 개인적인 코드가 나와있는 것 같아 확인하고자 합니다 tr id부분도 선생님 개인 코드아닌지요? localhost:8000관련 run.py를 하더라도 주소창에 localhost를 검색하더라도 나오지가 않습니다 이럴경우 어떻게 해야하나요? 데이터를 계속 불러오기 하고있어서 안됩니다.제공된 코드를 가지고 어디어디를 수정해야하는지만 강의가 있으면 좋겠습니다. 너무 번잡스럽습니다.  강사님 개인적인 코드도 섞여있어서 그런지 localhost자체도 안됩니다 run.py를 하기 위해 강의에서 한대로 cursor에 물어봤습니다. evn에먼저 api값을 넣었고 이걸 기준으로 다른 모든 코드들을 고쳐달라고 하였습니다. 그러나 데이터만 수집이 되는게 아니라 매수 매도까지 해버리네요 데이터 따로 / 매수 매도 따로 되게 하면 좋겠습니다. 지금 제가 아직 다 본게 아니다보니 모르는걸수도있는데, 자동으로 매매 되는거 말고 주가 예측까지만 하는것도 되는것인지 저는 주가를 예측하게끔 하고싶습니다. 이것도 가능한지 궁금합니다 (이건 계속 강의를 봐봐야겠지만 확인차 먼저 글 남깁니다) 먼저는 코드를 제대로 수정이 필요해보입니다 이전에 강의가 마음에 들어 오픈되자마자 구매했는데 지금 너무 아쉬운 부분들이 많습니다

작업형2 모의문제1 풀이중08:04 #baselinecols = train.select_dtypes(include='object').columnscolstrain = train.drop(cols, axis=1)test = test.drop(cols, axis=1) print(train.info(),test.info())위와 같이 실행을 하면 test 데이터의 object 칼럼은 삭제가 안된것 같아보여서요아래와 같이 추가로 한줄 더 안써도 되는건가요??cols = test.select_dtypes(include='object').columns  

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