작업형1의 모의문제2번에 문제4번 질문입니다 문제4 주어진 데이터에서 자료형(type)이 object인 컬럼은 삭제하고, 결측치는 0으로 대체한다. 행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수를 구하시오 ('age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views'의 각 행별 합) 에서 두번째 라인의 행단위로 합한다음 그값이 3000 보다 큰 값의 데이타 수를 구하라 것으로 문제풀이는 아래와 같습니다 cols = df.select _dtypes(exclude='object').columns cols df = df[cols] df.head() df = df.fillna(0) df = df.T df.head() print(sum(df.sum() > 3000)) 여기서 질문이 문제에서 행단위로 합한다음 그 값이 3000보다 큰 데이타 수를 구하라는 의미는 단순한 워딩만 분석해 보면 아래 처리 이해 됩니다. 즉 , age f1 ... 등등의 행의 합을 구하고 그 값이 3000이 넘는 수가 몇개냐의 의미로 해석되됩니다. 선생님의 문제 풀이가 이해가 안가는데 설명 좀 부탁드립니다, cols = df.select _dtypes(exclude="object").columns cols df = df[cols] df = df.fillna(0) df = df.T df['tot'] = df.sum(axis=1) print(df['tot']) (df['tot'] > 3000).sum() 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
제6회 기출복원문제 제2유형에서 enrollee_id 변수도 불필요한 값으로 간주하고 삭제해도 될까요? 또한 팩터로 변환한 변수의 level을 확인해보면(enrolled_university, education_level 등) 공백 문자값이 많이 보입니다. 해당 값들에 대해서도 제거 처리 없이 진행해도 되는지 궁금합니다!
[문제] 빅데이터 분석기사 실기 언어 선택에 따라 합격 여부를 조사한 결과이다. 언어와 합격 여부는 독립적인가? 가설검정을 실시하시오. (유의수준 0.05) 귀무가설(H0): 언어와 합격 여부는 독립이다. 대립가설(H1): 언어과 합격 여부는 독립이지 않다. 여기서, 이 문제는 독립성 검정이기 때문에 귀무가설은 독립이다! 라고 설정하는건가요? 보통 귀무가설이 알려진 사실, 대립가설이 내가 증명하고자 하는 사실인데, 독립성 검정이기에...내가 증명하고자 하는 사실이 "두 데이터는 독립이다."라서 이게 대립가설인것같이 느껴집니다..
섹션3. 항공권 가격 예측 시, 탐색적 데이터 분석과정에서 describe로 unique 카테고리가 동일하지 않다면 이 강의에서는 데이터를 삭제시켰는데, 삭제시키지 않고, df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] 이 과정을 사용해도 괜찮나요?
안녕하세요 항상 강의 잘 보고있습니다 몇가지 궁금한게 생겨서 질문하고싶은데 전에 강의 들을때 f1스코어 에서 pos_label을 붙이셨던걸 봤는데 이걸 붙이고 안붙이고는 어떻게 판별해야 할까요? from sklearn.metrics import f1_score f1= f1_score(y_val, pred[:,1], pos_label='>50K') average=macro는 왜 붙이는건지 알수 있을까요? 혹시 macro나 pos_label처럼 뒤에 따로 붙여야 하는 평가지표가 있다면 또 알려주실수 있을까요? 감사합니다
안녕하세요. 하이퍼파라미터 튜닝 관련 질문있습니다. 강의에서는 XGBClassifier 하이퍼파라미터 튜닝값 의 기본값이 max_depth=3, learning_rate=0.1 이라고 말씀해주셨어요. 제 학습환경도 동일하게 코랩인데, 기본값이 다른 것 같아요. 결과를 비교해보니, 저는 max_depth=6, learning_rate=0.3이 기본값인 것 같고, gpt에 물어봐도 동일한 답변이 나옵니다. (아래 gpt답변 참고) 강의 촬영시점과 달라서 그런걸까요? 시험환경에서는 기본값이 또 다를까요? 그러면 시험환경에서는 기본값 의존하지말고 그냥 하나하나 값을 직접 찍어보는게 좋을까요?
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 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 melt함수에서 [ ] 대괄호를 붙인것도 안붙인 것도 있는데, id_vars는 꼭 붙인다 처럼 정해진 것이 있나요? var_name value_vars value_name
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 target 값이 문자형일 경우 양성 레이블을 설정해줘야 하는 평가지표는 f1 score 밖에 없는 건가요?
