이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
선생님, 안녕하세요. 너무 기초적인 질문일 수 있지만, 갑자기 궁금해져서 질문드립니다. 서버사이드 렌더링의 경우, 서버에서 pre-render된 코드를 만들어서 보내주고, 클라이언트에서 hydrate를 해서 페이지를 만든다고 알고 있습니다. 클라이언트 사이드 렌더링의 경우는 html코드와 js코드를 함께 보내서, 클라이언트에서 페이지를 만들구요. 서버사이드 렌더링을 할 때, pre-render된 코드를 만드는 서버는 각 클라이언트들의 컴퓨팅 자원을 사용하는 건지(클라이언트의 컴퓨터에서 만드는 건지), 아니면 배포하는 중앙(?)서버(aws ec2 또는 이 강의에서 처럼 vercel)의 컴퓨팅 자원을 사용하는 건지(서버에서 만드는 건지) 궁금합니다. 클라이언트 측에서 다 계산을 한다고 하면, 중앙(?)서버의 부담이 적을테지만, 중앙(?)서버에서 한다고 하면, 부담이 갈 수 있을 것 같아서요. 최근 next.js 14버전이 되면서 디비와 직접 통신하는 등 기능이 많이 생겼는데, 이 통신하는 등의 역할은 client side가 아닌 server side에서만 가능하더라구요. 그래서 server side라는 게 중앙서버 하나에만 있다면, 계산이 오래걸린다거나 트래픽이 늘어나거나 한다면 다른 사용자들에게도 영향을 끼치지 않을까 궁금했습니다.(자동 확장이 되지 않을때) 또, 이런식으로 간다면 따로 백엔드 서버가 필요없게 될 수도 있겠다라고도 생각해봤는데, 어떻게 보고계시는지도 궁금합니다.
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
SSR 방식에 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트를 둘 다 적절히 사용하는 것인가요?? 서버 컴포넌트는 데이터 페칭, 보안, 캐싱, JS 번들크기 감소와 같은 장점이 있고 event와 hook을 사용하지 못한다는 특징도 이야기해주셨는데, 그렇다면 데이터를 받아서(페칭해서) 클라이언트 컴포넌트에 데이터를 뿌려주는 느낌으로 조합해서 사용하는 건가요?? 서버컴포넌트는 event를 사용하지 않으므로, TTI를 개선하기 위해 나온 개념은 아닌거죠???
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
driver = webdriver.Chrome () 여기서 계속 오류가 나는데요. 혹시 최근에 바뀐게 있나요? 강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다.
강의 회귀 실습 1: 자전거 대여(공유) 수요 예측 -02에서 19분 52초 경에 나오는 선형 회귀의 피처별 회귀계수 시각화 부분에서 저 회귀계수 값들이 다르게 나올 수가 있는지, 질문드립니다. github의 주피터노트북 코드 다운로드 받아서 그대로 시행했는데 LinearRegression/Lasso/Ridge 각 회귀에 대한 RMSLE, RMSE, MAE까지는 값이 정확히 동일하게 나오는데 회귀 계수의 값을 보려고 lr_reg.coef_ 부분에서 결과가 다르게 나옵니다. 상식적으로 회귀 모형에서 이런 결과가 나올 수가 없다고 생각되는데 무슨 이유인지 모르겠어서 질문드립니다! 감사합니다
안녕하세요, 선생님. 강의 15분 경에 다음과 같은 코드가 나옵니다만, 저는 분명 동일한 코드를 실행했는데 오류가 떠서 질문드립니다. house_df.fillna(house_df.mean(),inplace = True) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str 이 코드가 Null있는 문자형 열까지 포함시켜 처리하기 때문에 오류가 나는 거 같은데, 혹시 원래 정상적으로 실행되는 코드인가요…? 책에 있는 코드도 동일한데 제가 실행시키면 에러가 나서 전 Null 있는 숫자혀여 열에 대해서만 각 열의 평균값으로 결측치를 채워서 실행했습니다. 만약 현재 버젼으로 정상적으로 실행이 되지 않는 코드라면 선생님께서 혹시 이 부분에 대해서만 새로 작성하신 코드를 여쭙고 싶습니다! 방금 확인해보니까 jupyter notebook으로는 잘 실행되는데, vscode에서는 위와 같은 오류가 뜹니다. 혹시 이 오류가 뜨는 이유를 알 수 있을까요?
