(), {},[] 사용법 알려주세요. 너무 헷갈려요.

df['메뉴'].isin(["녹차"])'메뉴', "녹차" 작은따옴표와 큰따옴표 차이가 어떻게 다른건가요?? 

 체험환경 2유형을 푸는데 원핫인코딩이후에 칼럼수가 달라져서 from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()x_tr_scaled = scaler.fit_transform(x_tr)x_val_scaled = scaler.transform(x_val)#test2_scaled = scaler.transform(test2) >>>> 여기서 칼럼불일치로 에러가 납니다어떻게 해결해야하나요? 추가로, 원핫인코딩이후에 정규화를 꼭 해줘야하는지도 궁금합니다.원핫인코딩하면 0,1뿐이라 이미 정규화가 된게 아닌가해서요~

 listbox = [15, 46, 78, 24, 56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi, ma a, b = min_max(listbox) print(a,b)--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-3854204748.py in <cell line: 0>() 5 return mi, ma 6 ----> 7 a, b = min_max(listbox) 8 print(a,b) /tmp/ipython-input-3854204748.py in min_max(data) 2 def min_max(data): 3 mi = min(data) ----> 4 ma = max(data) 5 return mi, ma 6 TypeError: max() takes 0 positional arguments but 1 was given학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!최대값, 최소값 구하는데 쌤하고 똑같이 했는데 왜 오류가 나지요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요melt함수에서 [ ] 대괄호를 붙인것도 안붙인 것도 있는데, id_vars는 꼭 붙인다 처럼 정해진 것이 있나요? var_namevalue_varsvalue_name

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요target 값이 문자형일 경우 양성 레이블을 설정해줘야 하는 평가지표는 f1 score 밖에 없는 건가요?

실제 시험에서 너무 정확한 점수(높은)가 나오면 과적합을 의심해야 할까요?import pandas as pd # 다중분류 문제 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target = train.pop('Drug') # train, test 둘다 결측치 없고, 종류수 같음 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # baseline # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) # one-hot # train = pd.get_dummies(train, columns = cols) # test = pd.get_dummies(test, columns = cols) # Label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 학습 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size=0.2, random_state=0 ) # 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 모델 성능평가 from sklearn.metrics import f1_score score = f1_score(y_val, pred, average='macro') print("F1 Score: ", score) # baseline F1 Score: 0.5535714285714286 # one-hot F1 Score: 0.8809523809523809 # Label F1 Score: 1.0 # 모델 예측 pred = model.predict(test) pd.DataFrame({ 'pred': pred }).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')

필기 합격하고 실기 준비에 답답했었는데 강사님 덕분에 빅분기 실기 재밌게 잘 준비하고 있습니다. 실기 체험환경에서 유형3을 하고 있는데요.회귀분석에서 새로운 값을 가정했을 때,신뢰구간과 예측구간을 묻는 문제에서print(pred.summary_frame())이것의 결과값이 길어서 중간에 '...' 으로 나오는데 전부 다 보려면 어떻게 해야 되나요강의 어느 부분에서 방법을 말씀해 주셨었는데강의 어느부분인지 기억이 안나요.. 

혹시 스케일링에서는 인코딩과 다르게  for col in cols:를 따로 하지않아도 되는 이유가 있나요?  

아직 method 속 수많은 attribute들에 익숙해지지 않아서 쓰는 것만 쓸려다 보니문제가 복잡해질수록 코드를 복잡하게 작성하게 되네요.6회 1유형 3번 문제로 예를 들자면,같은 경우도 lambda가 먼저 떠오르지 않고 str.split로 어떻게든 해보려하고..axis 쓰신 부분이 이해가 가지않아 transform 쓰려다 포기하고..결국 이렇게 풀었습니다.df['yr']=df['날짜'].apply(lambda x : x[0:4]) df['mth']=df['날짜'].apply(lambda x : x[6:8]) df['sum']=df['전자제품']+df['가전제품']+df['의류']+df['잡화'] c2018 = (df['yr']== '2018') d2018 = df[c2018] g2018 = d2018['sum'].sum() d2018['gsum'] = g2018 c2019 = (df['yr']== '2019') d2019 = df[c2019] g2019 = d2019['sum'].sum() d2019['gsum'] = g2019 c2020 = (df['yr']== '2020') d2020 = df[c2020] g2020 = d2020['sum'].sum() d2020['gsum'] = g2020 c2021 = (df['yr']== '2021') d2021 = df[c2021] g2021 = d2021['sum'].sum() d2021['gsum'] = g2021 c2022 = (df['yr']== '2022') d2022 = df[c2022] g2022 = d2022['sum'].sum() d2022['gsum'] = g2022 df = pd.concat([d2018, d2019, d2020, d2021, d2022]).reset_index() df = df.sort_values('gsum', ascending=False).reset_index() t2021= df.loc[0, 'gsum'] a2021= t2021/12 print(int(round(a2021,0)))분명 더 쉽게 풀 수 있을 거 같은데머리 속에는 테이블을 하나하나 분리해서 다시 조각조각 붙일 생각만 드네요. 혹시 이 문제 str.split 혹은 transform 써서 풀어주실 수 있으신가요?강의 영상에는 대부분 가장 명료한 가지 방법으로만 풀어주시는데몇몇 방법들은 교재와 chatgpt를 사용해도 이해가 어렵습니다.

코딩이 실행이 안되는 이유가 궁금합니다.import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/hr_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/hr_test.csv") target=train.pop('target') train=train.fillna('X') test=test.fillna('X') df=pd.concat([train,test],axis=0) df=pd.get_dummies(df) train=train.iloc[:len(train)].copy() test=test.iloc[len(train):].copy() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) pred = rf.predict_proba(test)

해당 문제를 아래와 같이 풀었습니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df=df.fillna(method='bfill') df=df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() df=df[['city','views']].sort_values(by='views',ascending=False) df= df.reset_index(drop=True) df=df.loc[2:2] df print("대구")해당 마지막 코드인 df=df.loc[2:2]를 통해서 정답이 '대구'인걸 눈으로 확인했는데 해당 값만 추출하는 것을 몰라 마지막에 print를 활용해서 정답을 '대구'로 출력했는데 이와 같은 경우 괜찮은지 질문드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요df = df.fillna(method='bfill') df = df.bfill() ffill도 마찬가지로선생님, 왕초보의 질문인데요..! bfill과 fillna(method='bfill')이 완전히 똑같은 기능을 하나요?그렇다면, fillna(method='bfill') 가 조금 더 코드가 긴데, fillna 를 까먹지 않도록 이걸로 알려주시는 걸까요?

안녕하세요, 저는 알려주신 코드와 동일하게 작성한 것 같은데, 결과 값이 'id'로 나오는데 뭐가 문제일까요 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df = df.isnull().sum() print(df.sort_values(ascending=False)) print(df.index[0]) 11:06초먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

train과 test의 결측치를 보면 object 컬럼들이 결측치가 많아 단순히 dropna를 시키면 문제가 있을까요?dropna로 test의 행의 사이즈가 달라지면 오답이 되나요?범주형 변수들의 결측치를 처리할때 X로 채우신 이유가 궁금합니다.

안녕하세요 질 좋은 강의 올려주셔서 항상 감사합니다.몇가지 질문을 하고싶은데traget=train.pop('타겟') << 이거를 인코딩 하기 전에 하는것이 나을까요 아니면 검증데이터 분할하기 전에 하는것이 나을까요?학습시간이 촉박해서 그런데 인코딩에서 레이블인코딩을 학습하지 않고 그냥 원핫인코딩 하나만 학습해서 시험을 쳐도 무리 없을까요? 그리고 머신러닝 학습에서도 lightgbm이나 XGBoost나 다른 모델을 쓰지않고 그냥 랜덤포레스트 하나만 학습해서 시험을 쳐도 합격하는데는 큰 무리가 없을지 궁금합니다!감사합니다 추가적으로작업형 2에서 이상치 조정, 스케일링, 하이퍼 파라미터 튜닝 이 세가지 작업도 굳이 하지 않아도 점수에 큰 영향이 없다면 패스하고 싶은데 괜찮을지 여쭤봅니다!!

문자형 데이터의 칼럼을 라벨, 원핫 인코딩 말고 삭제해도 괜찮을까요 ?

section12 작업형2 (2023년) 문제를 풀어보고 싶은데 링크를 누르면 영상 문제와 같은 문제가 아닌데 풀어볼 방법이 없을까요 ?

 독립표본 t 검정 진행 후 결과를 볼 때ttest_ind() 까지만 적은 후 나오는 결과와여기에서 t_statisstic과 p-value를 따로 출력해서 보이는 결과가 다르게 나옵니다, 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 제가 이전에 코랩을 설치한적이 있는데 설정을 잘못한건지 매 코드 행마다 앞에 숫자 1이 적혀져있는데 잘못된건가요? 아니면 새버전에서는 원래 1이 적히는건가요? 선생님처럼 숫자 1이 안뜨게하려면 어떻게해야할까요 감사합니다