안녕하세요.현재 graphviz 버전이 12.2.1까지 나와있는데, 이 버전을 다운 받아도 문제 없이 수업 진행이 가능 한 건가요?

안녕하세요, 좋은 강의 감사합니다.결과정리해서 해석해주시는 부분에서 질문이 있습니다.App상에서 Buy CVR 을 구할때 raw data는 어떻게 확보되는건가요? 보통의 케이스에서 클릭이력, 시간 등 database에 저장되게 하여 분석하게되는지 궁금합니다. 정렬 필터 변경이 구매전환율(Buy CVR)에 미치는 영향을 측정하기 위해 사용하시는 특정 분석 도구가 있나요? Google analytics와 같은 별도의 툴을 사용하게 되는지 궁금합니다.

안녕하세요. 선생님의 강의로 머신러닝 및 딥러닝에 관심을 갖게 되었습니다.다름이 아니고, CIFAR100 dataset에 대해서 VGGNet이라는 모델을 이용해 훈련을 시켜보고 있는데,제가 궁금한 것은 Softmax의 Input의 정밀도를 어디까지 유지하면 모델이 잘 학습될 수 있을까?입니다. 아래의 코드는 training부분입니다. 첫 번째 사진처럼 모델을 훈련시키는데, model(images)를 통해 나온 실제 output을 이용하면 모델이 잘 학습이 되는데 (마지막 epoch의 validation accuracy 55, Top-5 Test Accuracy 80%정도), 이 output을 rounding을 하면 소숫점 아래 20째자리까지 반올림을 해서 높은 정밀도를 유지해도 모델 학습이 아예 되지 않는 (모든 epoch가 끝나도 Validation Accuracy가 1%남짓) 문제가 발생합니다. 이러한 문제가 왜 발생하는지, 어떻게 하면 해결할 수 있을지또 제가 궁금한 Softmax layer에서 요구하는 최소 Input 정밀도에 대해 다른 방법으로 측정할 수 있을지 궁금합니다 ㅠㅠ감사합니다  

고정된 베타값이 0.2라는 건가요, 0.8이라는 건가요?앞에서는 0.2였다가 뒤에서는 0.8이라 무슨말인지 헷갈려요 ㅜ

안녕하세요. 강사님의 인공지능 기초수학 수강중인 수강생입니다. 교제는 구매 했는데. 혹시 강의 중 사용하시는 교안 제공 가능하실까요?가능하시다면 lseungw@gmail.com 으로 부탁드립니다.

 P(BnC) = P(B)P(C|B)에서 양변에 Conditioning하면 왜 식 1.7이 유도되는지 궁금합니다. 책 앞에도 저 내용에 대한 설명이 없는 것 같네요..

안녕하십니까 선생님..!여쭤볼꼐 있어 질문드립니다.신용카드 사기검출 데이터셋에서card_df = pd.read_csv('creditcard.csv') < 데이터 프레임을 불러왓고df_copy = df.copy() 라고 해서 분석을 진행하는데df_copy = card_df.copy() = df.copy() 인 건가요 ??어떻게 df.copy가 card_df로 인식하는지 궁금합니다..!

안녕하세요 선생님 분류실습2 섹터에서 학습하다가 궁금한 것이 생겨 질문합니다.전체 로직에서 학습과 테스트 데이터셋으로 먼저 분할을 해준 뒤 전처리를 수행하는 것이 아니라 왜전체 데이터셋에 전처리를 적용시킨 뒤에 학습과 테스트 데이터셋으로 분할이 되었는지 궁금합니다.일반적인 상황에서 어떤 순서가 맞는 것인지 아니면 선생님만의 기준이 있는 것인지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님 !분류에서 샘플링 기법을 배웠는데from imblearn.over_sampling import SMOTEsmote = SMOTE(random_state=0) 회귀문제에서도 smote 기법같은게 있을까요 ?!강의 교육 전 먼저 질문드립니다 ㅠ..!  

안녕하세요 위와 같이 코드를 실행하면 아래와 같이 에러가 뜨네요 ㅠ 집에선 잘됬던거 같은데회사에서 똑같이 하니 왜그런건지 ..!..ㅠ 

안녕하세요 ! 혹시 분류까지 강의 듣고회귀 생략하고 군집화로 넘어가도내용 이해에 상관이 없을까요 ?!회귀도 실무에서 잘 쓰이긴한데 , 군집쪽을 먼저 듣고싶어서 여쭤봅니다 !

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 선생님. 최신 아나콘다를 설치하니 sklearn 버전이 1.4.2인데, 혹시 되려나 해서 pip로 다운그레이딩을 시도했는데, 에러가 나서 1.4.2를 그대로 사용해서 강의를 들어도 큰 문제가 없다면 그냥 써도 될까요?

안녕하세요Orange3 > Options > Add-ons 를 클릭하면 아래와 같은 '경고' 와 '에러'가 뜹니다.강의에서처럼 다양한 에드온도 없이 빈 공란입니다. [1]Warning "There's an issue with your Internet connection ..." [2]Error "An error occurred while running a subprocess..."[2] 에러에 대한 세부 내용equirement already satisfied: orange3-explain in c:\users\mypc\appdata\local\programs\orange\lib\site-packages (0.6.10)ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement text==1.0.0 (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for text==1.0.0[1] 경고에 대한 세부 내용Traceback (most recent call last):File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 467, in makerequestself._validate_conn(conn)File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 1099, in validateconnconn.connect()File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connection.py", line 653, in connectsock_and_verified = sslwrap_socket_and_match_hostname(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connection.py", line 806, in sslwrap_socket_and_match_hostnamessl_sock = ssl_wrap_socket(^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\util\ssl_.py", line 465, in ssl_wrap_socketssl_sock = sslwrap_socket_impl(sock, context, tls_in_tls, server_hostname)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\util\ssl_.py", line 509, in sslwrap_socket_implreturn ssl_context.wrap_socket(sock, server_hostname=server_hostname)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\ssl.py", line 517, in wrap_socketreturn self.sslsocket_class._create(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\ssl.py", line 1104, in _createself.do_handshake()File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\ssl.py", line 1382, in do_handshakeself._sslobj.do_handshake()ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last):File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 793, in urlopenresponse = self._make_request(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 491, in makerequestraise new_eurllib3.exceptions.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006) The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last):File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\requests\adapters.py", line 667, in sendresp = conn.urlopen(^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 847, in urlopenretries = retries.increment(^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\urllib3\util\retry.py", line 515, in incrementraise MaxRetryError(_pool, url, reason) from reason # type: ignore[arg-type]^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='orange.biolab.si', port=443): Max retries exceeded with url: /addons/list (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006)'))) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last):File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\orangecanvas\application\utils\addons.py", line 350, in list_available_versionsdefaults = config.addon_defaults_list()^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\Orange\canvas\config.py", line 166, in addon_defaults_listreturn session.get(OFFICIAL_ADDON_LIST).json()^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\requests\sessions.py", line 602, in getreturn self.request("GET", url, **kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\requests\sessions.py", line 589, in requestresp = self.send(prep, **send_kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\requests\sessions.py", line 703, in sendr = adapter.send(request, **kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\MyPC\AppData\Local\Programs\Orange\Lib\site-packages\requests\adapters.py", line 698, in sendraise SSLError(e, request=request)requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='orange.biolab.si', port=443): Max retries exceeded with url: /addons/list (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain (_ssl.c:1006)')))

 LightGBM을 이용한 위스콘신 유방암 예측 10:54 LGBMClassifier 로 plot_importance() 실행시 오류 발생합니다.lightgbm 3.3.2 버전으로 다운그레이드했습니다.그래도 오류가 발생합니다.code 는 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 12))plot_importance(lgbm_wrapper, ax=ax)plt.show()입니다 tree must be Booster, XGBModel or dict instance라는 메세지 입니다. 

안녕하세요 교수님교수님의 머신러닝 강의가 정말 많은 도움이 되고 있어 감사하고 있습니다.저는 통계를 우선 공부를 한 후 교수님 강의를 통해 머신러닝을 공부중인 연구개발 직장인입니다.지도학습, 비지도학습 각각의 모델에 대한 개요와 내용들은 정말 자세하게 설명해주시는 것 같습니다.다만, 예측 모델을 만든다 라고 했을 때, 저는 다음 과정으로 머신 러닝을 이해했습니다.틀린 게 있거나, 부족하면 말씀부탁드립니다.1. Teat data set EDA2. Data pre-processing3. Input feature select, extract4. Model training5. Model validation6. new input feature prediction연속 데이터로 이루어진 실험데이터로 선형 회귀 예측 모델을 구현한다라고 했을 때 하기 내용에 대해 궁금합니다.step 2. 과정에서 standardization scaling 했을 때 정규성 검증은 필요가 없나요?? (e.g. shaprio-wilks test, 각 feature 별 QQ plot)step 3. 과정에서 교수님 강의에서는 data scaling 이후 바로 모델 학습/예측/평가를 진행하고, feature 별 회귀 계수를 구하십니다.(경사 하강법)저는 해당 과정에서 다중 공선성 방지를 위해 PCA, ICA를 통한 features extraction으로 training 으로 진행하는 것으로 이해했는데 해당 방식이 틀린 것인지 여쭙고 싶습니다.추가로, n개 feature에 대해 몇 개로 차원 축소하는 기준이 있는지 궁금합니다또, 지도 학습 모델인 선형 회귀 모델을 진행하는데 있어 비지도 학습 기법이 사용이 되는 것이 소개가 안된 것 같은데 이부분에 대해서 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다.(정확히는 예측 모델을 구현하는 일련의 과정)마지막으로 step 5. 과정에서 선형 회귀 모델이 통계적으로 유의한가에 대해 P-value 를 측정하곤 하던데, 이부분에 대해서 간단히 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.상기 질문들을 하는 이유는, 저는 단순히 어떤 연속 데이터 셋에서 ML 모델을 통해 추정하고 싶은데, 여러 분야에서 ML을 사용하다보니 예를 들어 통계 분야 에서는 가설과 함께 설명하고 또 어떤 분야에서는 또 다르게 설명을 하다보니 혼동이 되어서 해당 질문을 드리게 되는 것입니다.답변 주시면 정말 감사합겠습니다! 

안녕하세요!강의에서 배운 것을 바탕으로 데이터 분석 프로젝트를 진행하고,분석 내용 및 코드를 노션 포트폴리오에 올리려 합니다. (개인 구직용으로만 사용합니다!) 배운 것을 바탕으로 하다 보니, 강의에서 배운 코드와 같은 부분이 있을 수밖에 없는데포트폴리오에 사용해도 괜찮을까요?  

안녕하십니까 선생님, 사진과 같이 강의 자료에서 에러가 발생하여 해결방법을 여쭤보고자 글남깁니다..!

맥북m2 사용중입니다. venv환경에서 pip install lightgbm==3.3.2를 했지만 아래와 같은 오류가 나옵니다.3.3.2없이 가장 최신 버젼이 4.5.0은 아주 쉽게 잘 설치가 됩니다. 혹시 강의를 수강할 때 3.3.2가 꼭필요한가요? conda 환경으로 설치를 진행해도 3.3.2는 설치가 안되더라구요ㅠㅠ 구글링을 해서 하라는 것은 다 했는데 해결이 안나와서 문의 드립니다..==========================================pip install lightgbm==3.3.2Collecting lightgbm==3.3.2 Using cached lightgbm-3.3.2.tar.gz (1.5 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... doneCollecting wheel (from lightgbm==3.3.2) Using cached wheel-0.44.0-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)Requirement already satisfied: numpy in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.24.3)Requirement already satisfied: scipy in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.13.1)Requirement already satisfied: scikit-learn!=0.22.0 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.0.2)Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from scikit-learn!=0.22.0->lightgbm==3.3.2) (1.4.2)Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from scikit-learn!=0.22.0->lightgbm==3.3.2) (3.5.0)Using cached wheel-0.44.0-py3-none-any.whl (67 kB)Building wheels for collected packages: lightgbm Building wheel for lightgbm (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for lightgbm (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [83 lines of output] INFO:root:running bdist_wheel INFO:root:running build INFO:root:running build_py INFO:root:creating build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/callback.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/compat.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/plotting.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/__init__.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/engine.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/dask.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/basic.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/libpath.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/sklearn.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:running egg_info INFO:root:writing lightgbm.egg-info/PKG-INFO INFO:root:writing dependency_links to lightgbm.egg-info/dependency_links.txt INFO:root:writing requirements to lightgbm.egg-info/requires.txt INFO:root:writing top-level names to lightgbm.egg-info/top_level.txt INFO:root:reading manifest file 'lightgbm.egg-info/SOURCES.txt' INFO:root:reading manifest template 'MANIFEST.in' WARNING:root:no previously-included directories found matching 'build' WARNING:root:warning: no files found matching '*.so' under directory 'lightgbm' WARNING:root:warning: no files found matching '*.so' under directory 'compile' WARNING:root:warning: no files found matching '*.dll' under directory 'compile/Release' WARNING:root:warning: no files found matching '*.dll' under directory 'compile/windows/x64/DLL' WARNING:root:warning: no previously-included files matching '*.py[co]' found anywhere in distribution WARNING:root:warning: no previously-included files found matching 'compile/external_libs/compute/.git' INFO:root:adding license file 'LICENSE' INFO:root:writing manifest file 'lightgbm.egg-info/SOURCES.txt' INFO:root:copying lightgbm/VERSION.txt -> build/lib/lightgbm INFO:wheel:installing to build/bdist.macosx-10.9-universal2/wheel INFO:root:running install INFO:LightGBM:Starting to compile the library. INFO:LightGBM:Starting to compile with CMake. Traceback (most recent call last): File "<string>", line 95, in silent_call File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/subprocess.py", line 373, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['cmake', '/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-install-_35mq2ue/lightgbm_4b238c34e6dd4d93979880ebb06cf41d/compile']' returned non-zero exit status 1. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 353, in <module> main() File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 335, in main json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs']) File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 251, in build_wheel return buildbackend().build_wheel(wheel_directory, config_settings, File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 421, in build_wheel return self._build_with_temp_dir( File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 403, in buildwith_temp_dir self.run_setup() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 503, in run_setup super().run_setup(setup_script=setup_script) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 318, in run_setup exec(code, locals()) File "<string>", line 334, in <module> File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/__init__.py", line 117, in setup return distutils.core.setup(**attrs) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 183, in setup return run_commands(dist) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 199, in run_commands dist.run_commands() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 954, in run_commands self.run_command(cmd) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/dist.py", line 950, in run_command super().run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 973, in run_command cmd_obj.run() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_vendor/wheel/bdist_wheel.py", line 403, in run self.run_command("install") File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 316, in run_command self.distribution.run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/dist.py", line 950, in run_command super().run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 973, in run_command cmd_obj.run() File "<string>", line 248, in run File "<string>", line 198, in compile_cpp File "<string>", line 99, in silent_call Exception: Please install CMake and all required dependencies first The full version of error log was saved into /Users/ike/LightGBM_compilation.log [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for lightgbmFailed to build lightgbmERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (lightgbm)==========================================     

안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 XGBoost 실습 시에 사이킷런 wrapper XGBClassifier.fit()파라미터가 바뀐 것 같아서 건의 드립니다.공식 python API를 들어가보면 xgboost.XGBClassifier parameter에 early_stopping_rounds와 eval_metrics가 포함된 것 같습니다..fit()메소드가 아닌 xgb 객체에 들어가는 파라미터로 바뀐 것 같습니다.아마 버전이 바뀌면서 파라미터 위치도 바뀐 것 같습니다.이 부분은 소스코드가 수정되어야 할 것 같습니다.

P(X_k = 1)= p = b / (b + r) 이라고 하셨는데,각각의 시행에서 독립적이 아니라 확률이 변하지 않나요?예를 들어, P(X_1 = 1) = b / (b + r)가 맞지만P(X_2 = 1)은 X_1의 결과에 따라 달라지지 않나요? X_1, X_2 ... 는 독립적이지 않은 베르누이 확률변수 아닌가 하는 의문이 들었습니다.