대응표본 t 검정에서 어느것이 먼저나와야 되나요? 대응 표본 t 검정을 통해 B공장 제품들의 rpm이 A 공장 제품의 rpm보다 크다고 말할 수 있는지 검정하라. stats.ttest_rel(A, B, alternative ='less') stats.ttest_rel(B, A, alternative ='greater') 기준을 잡을수 있는것이 있을까요? 뒤에 alternative 기입때문에요 앞에거 기준이라고 하시긴 했는데요 앞에를 A로 쓰나, B로 쓰나에 따라 기준이 바뀌면 답도 같을줄 알았는데 틀리더라구요
랜덤포레스트 모델 적용 코드에 대해 의문이 생겨 질문 드립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor regressor = RandomForestRegressor() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) print(r2_score(y_val, pred)) print("r2: ",r2_score(y_val, pred)) print("mae: ", mean_absolute_error(y_val, pred)) print("mse: ", mean_squared_error(y_val, pred)) print("rmse: ", rmse(y_val, pred)) print("rmsle: ", rmsle(y_val, pred)) print("mape: ", mape(y_val, pred)) regressor 변수에 RandomForestRegressor()를 대입했는데 그 뒤로는 model 변수만을 가지고 적용시키는 것 같아 이 방법이 맞는 것인지 궁금합니다. 이렇게 model에 적용하면 앞서했던 Lasso 모델과 같은 결과가 나오게 돼서 이상하다고 생각했습니다.
' age 컬럼의 3사분위수와 1사분위수의 차를 절대값으로 구하고'에서 1사분위가 0.25이고 3사분위가 0.75라고 알고 있는데, 차이를 구하라고 한다면 보통 두 값을 빼서 구해야 할텐데, 강의 에서는 1사분위(0.25) - 3사분위(0.75)로 계산을 하여 90이라는 값이 나왔는데 3사분위 - 1사분위 하면 값이 다르게 나올텐데 어떻게 구해야하나요? 차는 무조건 1사분위 - 3사분위 일까요? (너무 기본적인 질문이라 죄송합니다.)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. db에 유니크 제약조건을 써서 동시성 접근에 대한 마지막 방어선을 만든다고 하셨는데, 굳이 service계층에 validateDuplicateMember을 두는 이유가 궁금합니다. 그냥 db에 유니크 제약조건을두면 오류가 전파되지 않나요?? db접근 횟수를 줄이기 위함이라면 validateDuplicateMember에서도 db에 접근을 하지 않나요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 전 강의에서 Controller에서 Service, Repository 모두 호출이 가능하도록 설계를 할거라고 하셨는데, repository의 내용을 전파하기만 하는 findMembers와 findOne 메소드를 작성하신 이유가 궁금합니다.
1-2. 감기약의 예상 부작용 비율과 항암약의 부작용 관찰값이 통계적으로 유의미하게 차이가 있는지 확인하려 한다. 카이 제곱 검정을 사용하여 검정 통계량을 구하시오. 의 문제에서.. 풀이를 비율로 했더니.. 실제 풀이에서 ex = [0.1 * 20, 0.05 * 20, 0.15 * 20, 0.7 * 20]이렇게 원래 명 수로 계산한 것와 검정통계량p값이 다 달라지네요... 문제에서는 사실 어떤방식으로 명시하진 않았지만, 일반적으로 명수로 풀이를 해야하는걸까요?
안녕하세요 저는 Windows x86 x64 환경에서만 리버싱을 하다 ARM 아키텍처와 리눅스에 대해서도 한번 공부를 해보고 싶은 평범한 직장인입니다. 우선 좋은 강의를 제공해주셔서 정말 감사드립니다. 제가 궁금한 점은 우선 개발자님께서 제공해주시는 커리큘럼이 총 3개가 존재하는데 시스템 소프트웨어 개발자를 위한 Arm - basic course 시스템 소프트웨어 개발자를 위한 Arm - advanced course 시스템 소프트웨어 개발자를 위한 Linux kernel - basic course 우선 제가 궁금한 점은 Linux kernel 강의가 ARMV8 아키텍처 위에서 진행되는 강의다 보니 먼저 ARM basic 과 ARM advanced 코스를 공부한 후 Linux kernel 강의를 들어야 하는지 아니면 같이 공부를 해도 수강하는데 문제가 없는지 궁금합니다. 그리고 추가적으로 궁금한 점은 개발자님께서 출간하신 Linux kernel 책 2권의 내용은 아직 강의로 제공되지 않는 것 같은데 ARM 강의와 마찬가지로 Linux kernel advanced 로 후반부의 내용을 강의로 제공하실 계획이 있으신지 궁금합니다. 감사합니다!
안녕하세요! 작업형2에서 모델링을 선택할때 여러가지 모델을 모두 사용해보고 스코어가 가장 높을 것을 선택해서 제출하는 것으로 이해했습니다! 그렇다면 그 여러가지 모델을 선정해야하는데 어떤 모델을 선정해야할까요? 분류/회귀에 따라 다른 것으로 알고 있는데 분류/회귀 각각 3~4개정도 추천해주실 수 있으신가요?
'꿀팁 - 작업형2 한가지 방법으로 풀기' 영상으로 기출유형을 공부 중에 있습니다. 랜덤포레스트에서 아래 두가지를 구분하는게 헷갈립니다. 회귀 : RandomForestRegressor 분류 : RandomForestClassifier 기출5회 유형에서 '예측(자동차 가격)'이라는 단어를 보고 회귀를 사용했는데, 기출6회 유형에서는 '예측(난방 부하 단계)'이라는 단어가 있지만 분류를 사용하시더라구요. 두 가지를 구분하는 확실한 기준이 궁금합니다.
마지막 27분 경에 설명해 주신 평가 항목 코드에서 from sklearn.metrics import roc_auc_score y_test = pd.read_csv("y_test.csv") ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) print(len(ans), len(pred)) roc_auc_score(ans, pred[:,1]) 길이가 서로 맞지 않아 오류가 뜨는데 y_test 대신에 y_val를 쓰는 것이 맞는 걸까요?
안녕하세요. 작업2에서 인코딩할때 혹시 모를 경우를 대비해 df=concat[train,test]로 합치고 나서 인코딩을 한후 쪼개는 방식으로 진행하고 있는데 스케일링의 경우에도 train에서 fit_transform , test에서 transform을 하지 않고 df로 합치고 나서 fit_transform만 해도 괜찮을까요? train이랑 df랑 데이터 분포가 다르니까 스케일링 되는 정도도 다를것 같은데 합치고 해도 상관없을지 궁금합니다. 감사합니다
3유형 연습문제 customer_travel.csv 파일이 없어서 보니 선생님 깃허브에서 파일 위치가 수정된 것은 확인했습니다. 예제코드에서 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert/main/ part4/ch8/ customer_travel.csv") 이 부분도 수정이 되면 더 좋을 것 같습니다.
에어비앤비 예측하는 문제 id,price 34323697,238 29927138,183 120362,234 분명 이렇게 제출하라고 했는데 코드에선 id와 output으로 되어 있어서 궁금합니다.. output 대신 price 써야 맞는게 아닌가요? pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred}).to_csv("00000.csv", index=False)
