일원, 이원 분산 분석에서 정규성 & 등분산성 가정을 위반될 때 에 대한 질문이 있습니다.일원 분산 분석에서 정규성 검정은 충족하는데 등분산 가정이 충족되지 못하면 일원 분산 분석을 진행하지 못하나요?이원 분산 분석에서 정규성 검정 혹은 등분산 검정 둘중 하나라도 충족되지 못하면, 이원 분산 분석을 진행하지 못하나요? 위의 1, 2 번 질문은 강사님이 다뤄주신 프로세스에 없는 부분인데 이러한 부분이 시험 출제 가능성이 있는지 궁금합니다.감사합니다.

# age 컬럼 평균값으로 채우기 value = int(X_train['age'].mean()) print("채울 값:", value) X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value) X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value)강의에서는 value 함수와 print 사용해서 평균값 채우셨는데 X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean()) X_train.isnull().sum()이렇게 간단하게 채우고 isnull().sum()으로 결측치가 0인지 확인하는 방법도 괜찮나요?value랑 print 부분이 이해하기 어렵고 실제로 적용하기도 어려울 것 같아서요 ㅜㅜ!! 

영상에서 X_train 데이터 결측치 처리 하실 때 X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(X_train['workclass'].mode()[0]) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(X_train['native.country'].mode()[0]) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X')이렇게 해주셨는데 m1 = X_train['workclass'].mode()[0] m2 = X_train['native.country'].mode()[0] X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(m1) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(m2) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 저만의 방식으로 기호 만들어서 활용해도 되나요?

안녕하세요 ! 수업 들으면서 열심히 실기 준비하고 있습니다 섹션5. 라이브러리 및 데이터 불러오기 강의에서#상관관계 코드를 입력할 때 아래와 같이 뜨는데 corr(numeric_only=True) 형식으로 바뀐건가요??# 상관관계 X_train.corr() # 판다스 버전이 최신으로 변경될 경우 에러 발생할 수 있습니다. 아래와 같이 numeric_only=True를 사용해주세요! sum(), mean()등도 모두 포함 # X_train.corr(numeric_only=True)

안녕하세요~이메일을 잘못 기재해서 다시 적습니다. 죄송합니다.강의자료 요청드립니다.감사합니다. 

Azure OpenAI 실습이 불가능합니다. 기본적으로 할당량 증가 요청을 해야하는데, 개인용과 학생용 계정은 할당량 증가요청(quota요청)의 승인 가능성이 거의 없다고 합니다.. 그럼 실습이 진행이 불가한 것 아닌가요?

강의에서는 수치형 변수 스케일링 부분을 cols = [ 수치형 변수들] 변수 선언 후에 적용하셨는데제 생각에는 이미 그 위에서n_train, c_train, n_test, c_test 로 구분해 놓았기 때문에 불필요하다 생각해서 아래와 같이 작성했는데, 오류가 발생합니다. 왜그러는 걸까요?from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() n_train = scaler.fit_transform(n_train) n_test = scaler.transform(n_test) n_train.head() #오류내용 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'

안녕하세요 강사님이번 필기 시험을 합격하여 10회 실기 시험을 준비중인 학생입니다 다름이 아니라 제가 수강 만료일이 4월 30일까지라 실기 강의가 꼭 필요한 상태인데 강사님 강의로 공부하여 합격하고 싶어 수강 연장 요청드립니다..pearl_724@naver.com

안녕하세요~저도 ppt 부탁드립니다.cyj1024@gmail.com감사합니다.

과거에 파이썬을 배울때df[출력행][조건] 이런식으로 배워서 익숙한데2회 기출유형(작업형1) 3번 문제 마지막은 df[조건][출력행] 으로 되어 있어 궁금한 점이 있습니다. 순서는 상관이 없는건가요?전 아래와 같이 코딩했고 결과값은 같습니다.print(df['age'][cond1|cond2].sum())

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요1과목 마인드맵 groupby,pivot 함수 추가 업데이트 부탁드립니다.

import koreanize_matplotlib 토픽모델링강의에서 위 코드 에러가 나는데, 뭔가 바뀐걸까요..?

안녕하세요 제가 작년에 실기 떨어지고 이번에 10회를 마지막으로 응시하려고 하는 수강생입니다.수강 기간이 5월 중순에 만료인데 연장 할 수 있는 방법이 있을까 문의 드립니다 ㅠㅠ.. dltmdgh000131@naver.com 메일로 연락 주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요 항상 너무 좋은강의 잘 듣고있습니다! 다름이 아니라 실습 중 값이 이상하게 나와 질문드립니다. 현재 맥북 사용중이구요, 강의 코드에 올라온 CUDA 사용하는 부분만 mps로 변경하였습니다.그러나 loss 값이 아래 사진과 같이 점점 음수쪽으로 커집니다. 그리고 test시 정확도도 28프로 정도로 낮게 나오구요. 딥러닝을 Unet과 같은 cnn 기반 모델에서도 돌리고있는데 지금까지 mps 설정에서 문제가 된적은 없었습니다..! 근데 갑자기 왜 이런 결과가 나온걸까요? import torch device = 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu' torch.manual_seed(1) print(device) model = model.to(device)

강의에서는 name, host_name, last_review, host_id를 삭제하고 reviews_per_month는 0으로 대체했습니다. 근데 예를 들어 이 문제가 시험에 출제되었다면, 강의처럼 똑같이 해야 점수를 획득하는건가요? 다른 컬럼들을 더 삭제하거나 위에 컬럼들 중 일부를 삭제하지 않으면 점수가 깎이는건가요?

안녕하세요 강사님!수강 연장 질문드립니다. 이번 시험에 필기 합격하여 실기 강의가 꼭 필요한 상황인데 수강 연장이 가능할까요? ㅠㅠ 도움 부탁드립니다. pearl_724@naver.com

섹션1에 마인드맵 자료? 어디에 있다는 걸까요? 들어가면 코멘트만 보이네요

문제 7번의 데이터 생성은 일정 분포에서 데이터를 랜덤하게 생성한 것 같은데, 해당 프로그램에 대해 간략히 설명 부탁드려도 될까요???

집합(SET) 활용하여 차집합 개념은 잘 이해했습니다.a-b 가 존재할 경우 레이블 인코딩 하면 문제가 없는 것b-a 존재할 경우 학습시 b에 존재하는 컬럼이 인코딩이 안되는 문제!이럴 경우엔 axis=0(열)로 합해서 인코딩 후 다시 분리하는 방법이 있다고 하셨는데그렇게 하지않고인코딩 할때 fit을 b(test) 로 하고 트랜스폼을 a(train)으로 하면 무슨 문제가 발생할까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 책은 따로 구매하지않고 강의만 보고 진행할 생각인데 그럼 책에 있는 미션일 경우 그냥 끝이나는 건가요?아니면 문제는 제공되나요?