학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 섹션10 예시문제 작업형 1번 질문있습니다.캐글에서 하던대로 하다보니 식이 강의에서 알려주시는 것에 비해 짧아졌는데요. import pandas as pddf = pd.read _csv("data/mtcars.csv") from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()df['qsec'] = scaler.fit _transform(df[['qsec']])#print(df['qsec']) cond = df['qsec'] >0.5print(sum(cond)) 이렇게 해도 9가 나오는데, 이렇게 풀어도 괜찮나요?좋은 강의 항상 감사드립니다.
안녕하세요. 4회기출 작업형2유형 강의에서 basic방법과 intermediate 방법이 있는데 실제 시험에서는 수치형 데이터만 활용(basic)해서 해도 되나요? 범주형 데이터가 있다면 범주형 데이터도 활용 해야할까요?...ㅠ 안그러면 점수를 낮게 받을까요?..ㅠ 이 강의회차에서는 basic방법이 성능이 더 좋게 나왔는데 수치형만 쓸지 수치형과 범주형 둘다 활용할지 어떻게 판단해야하나요?
안녕하세요 : ) 좋은 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 시험 때 분류 / 회귀 랜덤 포레스트 활용하는게 안전할까요? 분류시 AdaBoostClassifier 사용하니까 랜포 보다 조금 더 좋은 성능 보이던데 혹여나 더 높은 성능 좋은 모델 했다가 과대 적합으로 떨어질까봐 걱정되네요 ㅠㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 랜덤포레스트 학습과정 중에 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc를 학습하기위해 pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] 해당코드를 사용하셨는데 [:,1] 부분이 이해가 잘안되어 질문드립니다. 인덱스 전체/ 1번 칼럼까지 범위를 설정하는 이유가 있을까요? 아니면 제가[:,1] 의미를 위처럼 잘못 이해하고 있는거라면 짚어주시면 감사하겠습니다.
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서 바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는 azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형2에서 모델링 및 평가에서 회귀모델 여러가지를 대입해보던 것과 작업형3 회귀분석에서 formula 패키지 사용해서 회귀식 사용하는것은 어떤 차이가 있을까요?? 회귀분석이라고 해서 혼자 타이핑을 andomforestregressor 해보다가 지우고 formula를 따라 썼는데 너무 초보적인 질문일것같지만 궁금해서 문의드립니다.
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 지난 시험부터 메모장 이용 불가로 변경되었는데 강의 내용에 업데이트 반영이 되어 있지 않아서 공유드립니다. o 시험 중 필기구, 전자·통신기기(계산기 등) 및 PC에 설치되어 있는 프로그램(윈도우 메모장, 윈도우 계산기, 엑셀 등) 사용 불가 https://www.dataq.or.kr/www/board/view.do?bbsKey=eyJiYnNhdHRyU2VxIjoxLCJiYnNTZXEiOjU1MzQ3NX0=&boardKind=notice 감사합니다.
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?
