다중회귀와 다중선형회귀 공식이 틀린거죠? 다중회귀import statsmodels.stats.api as sm 다중선형회귀from statsmodels.formula. api import ols

3유형에서 가장 큰 회귀계수를 구하라 하면 const도 포함인가요?

train과 test의 컬럼이 서로 다른경우가 시험에서 발생하는 경우가 잇나요? 이럴때는 train과 test의 교집합에 없는 컬럼들은제 생각으론 삭제하는것이 어떤 처리방법보다 좋은것같은데요(train에만 잇다면 삭제하는게 test에 좋을것이고test에만잇다면 train이 모델 훈련해도 해당 test컬럼과는 관련이없고) 제 생각이 맞나요? 또한 하나의 공통 컬럼에서서로 교차하지않는 서로다른 데이터가 존재한다면라벨이나 원핫인코딩을 진행할때 둘다 반드시합쳐서 인코딩을 진행하고 분리해야하나요? 

안녕하세요, https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader?tab=readme-ov-file 수업듣고 있는데, tutorial 부분에 6개 종류가 더있는 것 같은데 실제 깃에는 2개밖에 없어서요 혹시 2024년 기준으로 업데이트 된 걸까요??    - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의 들으면서 코드 똑같이 타이핑해서 결과값 확인 하는데요 머신러닝 돌리고 나서 정확도, 정밀도 F1 score, roc-auc 같은 결과값이강의랑 조금 다르게 나오는데(예를 들어 강의에서는 baseline 이 라벨인코딩보다 정확도가 더 높은데 제가 코드 돌렸을 때는 라벨인코딩이 조금 높게 나온다던지,,) 똑같이 코드를 작성해도 학습했을 때 다르게 나올 수도 있는거죠..? (여러번돌린값X)random_state 나 test_size 도 강의랑 똑같이 설정했는데도요!

submit 생성 과정에서 어떤 오류인지 모르겠습니다.

target = train.pop('total') target 이때는 () 중괄호를 쓰고 train['total'].describe()이때는 []쓰는 이유가 뭘까요?

roc_auc_score(y_val, pred) 하였는데 ovo, ovr 오류 발생했습니다. 어떤 오류인가요

 한 가지 방법으로 풀기로 문제를 풀었을 때는 ID 값이 없는데 Pred 값만 제출해도 되는걸까요?

Labels in y_true and y_pred should be of the same type. Got y_true=[0 1] and y_pred=['0' '1']. Make sure that the predictions provided by the classifier coincides with the true labels.이런 문장이 뜨던데 accuracy_score(ans, pred) 중 pred가 numpy.ndarray 배열이 된 것 같거든요..잘 따라한 것 같은데 선생님이 한건 바로 accuracy_score를 바로 볼 수 있고, 제거는 못보여 지네요..pd.DataFrame(pred) 사용해서 해결하긴 했는데,, numpy배열로 바뀐 사유가 궁금합니다.  y_train['income'] = y_train['income'].str.replace(">50K", '1') y_train['income'] = y_train['income'].str.replace("<=50K", '0') y_train['income'].astype(int)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_train[list], target) pred = rf.predict(X_test[list]) submit = pd.DataFrame( { 'id' : X_test['id'], 'income' : pred } ) submit.to_csv("1111.csv", index = False) y_test.head() (y_test['income']=='>50K').astype(int)from sklearn.metrics import accuracy_score y_test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype_y/y_test.csv") ans = (y_test['income'] == '>50K').astype(int) pred = pred.astype(int) accuracy_score(ans, pred) 

(y_test['income']=='>50K').astype(int) 로 코딩하면 바로 0 혹은 1의 값으로 바로 변경되던데요. 만약 3개 이상의 target 값이 있을경우 astype(int) 하게되면 0, 1, 2 로 3개가 생기는 걸까요?

안녕하세요 6회 기출문제 3번을 풀다가 궁금한점이 생겨서 문의 드립니다. 아래와 같은 데이터가 있을 때 '날짜'와 '경찰서 명'은 object 입니다. 위 데이터에서 '강력범죄' 부터 '교통범죄'까지 데이터를 행으로 총합을 구할 시에 아래와 같이 iloc를 설정을 한다고 풀이와 강의에 나와있습니다. df['총범죄건수'] = df.iloc[:, 1 : -1].sum(axis =1)여기에서 iloc 에서 '-1' 이라고 설정하는 것은 제일 끝 열까지 설정하는 것이 아닌지요?그러면 '경찰서명'까지 선택이 되어야하는데 로그를 찍어보면 '강력범죄'~'교통범죄'까지 나오는 것을 확인할 수있습니다.  강의에서는 iloc는 0부터 세기 때문에 바로 전까지 값의 열이 선택된다고 알려주셨고, -1로 하면 끝의 열을 나타내는 것이고 -2를 하면 끝열 바로 전 열을 선택하는 것이라고 알려주셔서 알고있습니다. 그런데 위에 데이터에서는 왜 -1을 해도 '경찰서명'까지가 안나오는 것인지 문의드립니다.

 한 셀에 푸는 연습을 하고 있는데 갑자기 KeyError: 'TravelInsurance'가 뜹니다. 왜일까요? 그리고 시험장에서 한 셀에서 모두 실행할 때 전처리 작업 모두 print()붙이면서 각각의 값을 도출해야하는지 print없이 값만 확인해도 되는지 궁금합니다.

위와 같이 작성해주신 코드를 보는 중 의문이 생겨 질문 남깁니다!train 데이터를 전처리할 때에는 train데이터의 최빈값, 중앙값, 평균으로 결측치를 대체하는데 반해,test 데이터 전처리 시 범주형 데이터는 test 데이터의 최빈값으로 대체/ 수치형 데이터는 train 데이터의 평균, 중앙값으로 대체하고 있습니다.  왜 test 데이터 처리 시 train/test 데이터 모두 다 사용하나요? 일관성 있게 하나만 사용해서는 안되는지 궁금합니다.

df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() 이 코드문을 작성했을떼 id, f3과 같은 문자열 데이터도 같이 들어가서 선생님께서 하신 코드와 다르게 나옵니다. 그래서 따로 숫자형 데이터만 묶어서 그룹을 만든 다음 해결을 하긴 했는데, 선생님과 똑같이 했을땐 왜 같게 안나오는건지, 버젼이 바뀐건지 궁금해 여쭤봅니다

안녕하세요,독립표본검정 시 정규성을 만족하나 등분산성을 만족하지 않는 경우 equal_var = False라는 파라미터를 추가한다고 가르쳐주셨는데요,분산분석에서도 정규성은 만족하였으나 등분산성을 만족하지 않는 경우 추가해야 하는 조건이 있는지 문의드립니다.학습에서 정규성을 만족하지 않을 경우 kruskal-wallis 비모수검정을 활용한다고 말씀해주셨는데, 등분산성을 만족하지 않는 경우는 설명이 되지 않은 듯 해서요.

안녕하세요. MinMaxScaler하는데 qsec을 인지하지 못했다는 에러가 뜨네요. 어떤 부분이 잘 못 되었는지 알 수 있을 까요?자료는 df=pd.read_csv("mtcars.csv")코드를 통해 내려받아서 head확인하였습니다.

RandomForestRegressor 실행할때 마다 성능평가값이 달라집니다.반복해서 실행하니, 처음보다 유의미하게 수치가 낮아졋습니다.강의에서는 스케일링 한거 보다 베이스라인이 성능평가가 더 낫다고 하는데, minmaxsclaler 를bmi 만 한 성능평가 수치가 가장 좋습니다.질문1) 랜덤포레스트는 원래 돌릴때마다 성능이 좋아지나요? 질문2) 시험환경에서는 랜덤포레스트를 반복해서 실행하면 안되나요? (성능평가 결과가 좋아져서 신뢰성 하락이 되나요?

안녕하세요? 선생님.모델 평가 시에, 랜덤포레스트/레이블인코딩/원핫인코딩을 모두 돌려보시더라고요..실제 시험에서도 이렇게 진행을 해서 최적의 값을 찾는지, 아니면 유사하다면 하나로 암기해서 시험을 치뤄도 되는지 문의드리고 싶습니다. 정확도가 얼마 이상 나오는 모델이라는 기준이 따로 없어 궁금합니다 😄

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요