안녕하세요.저는 Compass 로 하려고 하는데, 그 경우에도 수업을 문제없이 따라갈 수 있을까요 ?

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)

tts-시트행가져오기를보면item이14개가생성된걸볼수있습니다. ^^+tts-한글숫자교정도...item을input,output모두14개씩만들었네요. ^^;결국tts-생성요청에서에러가났는데요.input이14개고,{"text":로시작해서그런것같아서요.{{ "json[0].text"}},{{ "input[0].text"}},{{ "data[0].text"}}차례대로바꿔봤는데도안되네요. ㅠ..ㅠ어떻게하면될까요?

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

강의를 들었을때 , 랭체인 사용하게 되면 , 약간 프레임워크의 형태였고,간단하고 구조화를 제법 잘 할수있을것 같은데,필요하다면 파인튜닝만 해도 제법 괜찮겠는데 생각이 들었습니다그럼에도 불구하고 rag 로 구현하는 이유가 현실적으로 어떤경우가 있을까요 ??

Pypi(파이썬 레지스트리) 이용법에 대해서 알아보기 강의에서 보면 좌측에서 packages를 클릭하고 prettytable을 설치하는데 지금의 Replit UI에서는 packages를 찾아보기가 어렵습니다. 뒷 강의에서 계속 package를 설치하고 진행하게되면 그냥 넘어가면 안될것같아서 문의 드립니다.  

파이썬으로 제작된 강의가 두개가 있는데 비슷하면서 차이가 있더라구요 - 백트래킹 / 완전탐색- 동적계획법 (DP)- 위상정렬- 플로이드-와샬- 힙(Heap)- 고급 시뮬레이션 프로젝트- 파스칼 응용 / 순열 / 조합 실습대략 보기로는 최신강의에서 이 내용이 빠져있는것같은데두 강의 모두 수강해야하나요?

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.

보시는 것처럼 제공해주신 노션의 내용을 붙여넣고 생성을 누르면 저런 에러 메세지가 뜨네요. 왜 그럴까요? gpt-5 mini 모델로 하고 있습니다.

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!!

먼저 강사님 강의 잘 듣고 있습니다!다름이 아니라 제가 실무에서 코호트 단위로 리텐션 분석해놓은것을 토대로 LTV를 구하는 작업을 진행중입니다!그 과정에서 최근 달의 경우에는 리텐션을 예측해서 LTV 구하는데 활용하는 것으로 알고있는데요!혹시 이 과정에 있어서 어떤 모델을 사용하면 좋을지 여쭙고자 문의사항 남깁니다!보통의 LTV의 경우에는 BG/NBD 혹은 GAMMA GAMMA 모델을 활용한다고 알고있는데 월 단위 구독 모델의 Retention을 구할때는 잘 안쓴다고 하는 것 같아서요!강의에는 아쉽게도 관련 내용으로 진행한건 없는거 같아서 물어보는게 맞을까.. 싶긴한데 여쭤볼곳이 없어 한 번 QnA에 남겨봅니다!

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, 

42-2 강의를 들으며 glob.glob으로 코딩을 해보다 아래와 같은 문제가 발생하였는데, 파라미터를 1개 써야 한다고 나오는거 같습니다.  정답파일에도 같은 오류가 발생하던데, 버전이 바껴서 그런걸까요? 그러면 glob문은 사용할 수 없는건지 문의드립니다.

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

n_train = train.select_dtypes(exclude='object') c_train = train.select_dtypes(include='object')데이터 분리할때 .copy() 안써도되나? 뭐가 달라지는건가요? 또 마지막에 파일 제출할때test.index가 무엇을 의미하는지 궁금합니다.이코드로 0부터시작하는 인덱스를 자동으로 생성할 수 있는건가요

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_test.csv") target=train.pop('price') df=pd.concat([train,test],axis=0) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)].copy() test=df.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 RandomForestRegresor rf=RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) pred=rf.predict(test)카테고리 수가 달라서 concat으로 코딩을 해보았는데 오류가 나는 이유가 궁금합니다.