아래 문제에서 100% 넘는 접종률을 먼저 삭제하지 않고, 문제에서 언급한 순서대로 풀이해야 하나요?? your code 부분에 적은대로 풀이를 하면 답이 다른데 이대로 풀면 안되는 이유가 궁금합니다! 문제 : 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) # your code # 100%가 넘는 접종률 제거 cond = df["ratio"] <= 100 # 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, df = df[cond] df = df.sort_values("ratio", ascending = False) top10 = df["ratio"].head(10).mean() bottom10 = df["ratio"].tail(10).mean() # 그 차이를 구해보세요(소수 첫째자리까지 출력) print(round(top10 - bottom10,1)) 풀이 df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거 cond = df2['ratio'] <= 100 df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean() bottom = df2['ratio'].tail(10).mean() print(round(top - bottom,1))
빅분기 실습환경이 오픈되어 제3유형 문제를 풀어보고 있는데요. 데이터는 타이타닉 침몰 생존여부 예측을 위한 자료입니다. Gender와 Survived 변수 간의 독립성 검증을 실시하였을 때, 카이제곱 통계량은? - 오브젝트 타입을 원핫인코딩으로 변환한 후 stats.chisquare(df[ 'Gender'], df['Survived'])를 수행해야 하나요? ols를 통해 summary() 까지는 알겠는데.....그 이후 어떻게 해야 할지 잘 모르겠네요..ㅠㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 cols로 안 묶고, 배웠던 데로 데이터 분리에서 train.drop('성별, axis=1) 이렇게 했는데 오류가 뜹니다.
5회 작업형2유형 기출 강의에서 수치형 활용 부분에서 random_state=2022 는 무슨 의미인가요? 공부하면서 random_state=0 도 본것 같은데 두개 차이가 무엇인가요? 왜 하는건가요? 2022가 그냥 임의의 숫자인것 같은데 그냥 아무 숫자를 하는건가요? 안해주면 안되는거죠?
안녕하세요, 강사님. 제 코드가 지저분하긴 하지만 (L, days라는 변수 두개 씀) 이 로직도 맞는 걸까요? 테스트 돌려보면 예시들은 success로 나오긴 합니다. 근데 확신이 안 서서요.. 참고로 저는 t, p 리스트를 인덱스 0부터 시작했습니다. import sys sys.stdin=open("input.txt", "r") def DFS(L, days, income): global answer if L>n: return if days>n: return if days==n: if answer<income: answer=income else: DFS(L+1, days+t[days], income+p[days]) DFS(L+1, days+1, income) n=int(input()) t=list() p=list() for _ in range(n): tt,pp=map(int,input().split()) t.append(tt) p.append(pp) answer=-214700000 DFS(0,0,0) print(answer)
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7에서 dev container 를 사용하는 부분을 보고 있는데, 계속 에러가 납니다. 일단 화면 왼쪽 아래를 클릭하고 add dev container configuration file 클릭하고, 나머지 부분을 말씀하신 것 처럼 해도 오른쪽 아래 reopen in container 팝업이 뜨질 않고요 다시 왼쪽 아래를 클릭하고 중간 위에 뜨는 옵션 중 reopen in container를 클릭하면, 돌아가다가 아래와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 뭐가 문제인지 확인이 가능하실까요
예측 결과를 ROC_AUC 평가 지표를 사용하라고 해서, predict_proba를 사용하면, 결과값이 1인 경우의 확률값(소수점 값)으로 나오는데, 예시 화면에서는 0 또는 1의 값으로 나타내게 되어 있어서, 평가시 predict로 해야할지 predict_proba를 적용해야 할지 다소 혼란스러운 부분이 있는데 실전에서 어떻게 해야 할까요?
안녕하세요 강사님, 질 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다. 아래 첨부한 제 코드로 진행하면 DFS(L+1, sum+s[L], time+t[L]) 에서 list list index out of range 에러가 뜹니다. 강사님은 아래와 같이 푸셨던데, 제 코드에서 어떠한 점이 에러를 반환했을까요? if L==n: if sum>answer: answer=sum import sys sys.stdin=open("input.txt","r") def DFS(L, sum, time): global answer if time>m: return if L==n and sum>answer: answer=sum else: DFS(L+1, sum+s[L], time+t[L]) DFS(L+1, sum, time) n,m=map(int, input().split()) s=list() t=list() for i in range(n): ss,tt=map(int,input().split()) s.append(ss) t.append(tt) answer=0 DFS(0,0,0) print(answer)
작업형 2유형 평가하기 관련 질문입니다. 작업형 2유형을 지속적으로 공부하고 있습니다. 헷갈리는 사항이 있는데요. 바로 평가하기 입니다. metrics 에서 해당 함수를 찾아서 응용하는것은 암기하여 가능하나 어떤문제에서는 train_test_split 에서 산출된 x_val 의 pred 값과 y_val 로 평가하기를 돌리는 경우가 있고, 또 어떠한 경우에는 주어진 test 엑셀파일과 y_test 엑섹파일 간에 평가하기를 돌려서 값을 산출하는 경우가 있는것 같습니다. 그래서 실제 기출문제를 풀 경우에 평가하기에서 어떤걸 평가하라고 주어지는 것인지, 아니면 평가하기는 test 파일로 진행해야하는지 헷갈려서 기준점이 있을까 하여 질문드려 봅니다. 결론 : 평가하기를 시행하라 하였을때 어떤값으로 평가하는게 정답일지 헷갈립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(x_tr, y_tr) pred = model.predict(x_val) real_pred = model.predict(test) from sklearn.metrics import recall_score recall_score(y_val, pred) #0.8282442748091603 recall_score(y_test, real_pred) #0.8211143695014663 from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(y_val, pred)) #0.9353448275862069 print(precision_score(y_test, real_pred)) #0.9333333333333333
