'views' 컬럼의 1사분위수, 3사분위수 그리고 IQR을 계산하시오.이상치 조건에 맞는 데이터를 찾으시오. (이상치는 1사분위수 – (IQR 1.5)보다 작은 값과 3사분위수 + (IQR 1.5)보다 큰 값)이상치 데이터의 'views' 컬럼 합을 정수로 구하시오. 문제를 푸는데 1사분위수와 3사분위수를 새로운 df['1qr'] df['3qr''] 이라는 컬럼을 생성해서 저장하고싶은데 시험 점수에는 영향이없나요

안녕하세요. 해당 문제를 아래와 같이 풀었는데 저는 계속 0.253이 나오는데 정답이 0.254여서 제가 어떤 부분에서 틀렸는지 알고 싶습니다. 감사합니다. [출력결과] OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: heating_load R-squared: 0.754 Model: OLS Adj. R-squared: 0.752 Method: Least Squares F-statistic: 417.8 Date: Tue, 16 Jun 2026 Prob (F-statistic): 2.02e-164 Time: 12:24:27 Log-Likelihood: -1772.0 No. Observations: 550 AIC: 3554. Df Residuals: 545 BIC: 3576. Df Model: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ Intercept 38.3821 1.504 25.517 0.000 35.427 41.337 wall 0.0304 0.030 1.012 0.312 -0.029 0.090 roof 0.2483 0.006 39.564 0.000 0.236 0.261 glazing 0.2217 0.023 9.693 0.000 0.177 0.267 height -0.2469 0.077 -3.212 0.001 -0.398 -0.096 ============================================================================== Omnibus: 0.698 Durbin-Watson: 1.896 Prob(Omnibus): 0.705 Jarque-Bera (JB): 0.785 Skew: -0.077 Prob(JB): 0.675 Kurtosis: 2.899 Cond. No. 805. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. 0.25349999999999995 [코드]# 1) 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/10_3/heating.csv") # 모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 다중 선형 회귀 분석 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("heating_load ~ wall + roof + glazing + height", data = df).fit() print(model.summary()) # 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오. print(0.0304+ 0.2483+ 0.2217+ ( -0.2469) ) # 0.253

작업형2를 할때 원-핫 인코딩이나 레이블인토딩을 진행해서 더 성능이 좋은 모델을 쓰고 있는데 강의에서 불균형일때 원-핫인코딩처럼 합쳣다가 푸는 방식으로 추천해주셨는데 레이블도 합쳤다가 푸는형식으로 해도 상관이 없는지? 와 안전하게 그냥 둘다 합쳐서 인코딩하는 방식으로 해도 상관없는지 궁금합니다!

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

안녕하세요62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

안녕하세요전체적으로 이런 식으로 작업형 2를 풀어왔는데,시험 전 마지막으로 올바른 코드인지 점검 부탁 드리고 싶습니다.EDA -> target값 분리 -> 스케일링 -> 인코딩 -> 데이터 분리 -> 머신러닝 -> 평가 -> 테스트 예측 순서로 풀어왔는데,AI한테 질문하니카테고리가 안맞아 train, test를 불가피하게 합쳐서 풀어야 할 땐, 인코딩을 먼저 하라는 말에 혼란스러워 질문 드립니다.import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 평가: RMSE (회귀) # target: 총구매액 (2482개의 행) # 결측값: 환불금액 # object 컬럼: 주구매상품, 주구매지점 (2개) / num 컬럼: 그외 (7+1개) pd.set_option('display.max_columns', None) print(train.shape, test.shape) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.describe(include ='O')) # print(test.describe(include = 'O')) # 카테고리 확인 (주구매 불일치 -> 합쳐서 인코딩) o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns # for col in o_cols: # if (set(train[col]) == set(test[col])): # print(col, '카테고리 일치') # else: # print(col, '카테고리 불일치') # 결측치 채우기 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(train.isnull().sum().sum()) # print(test.isnull().sum().sum()) # id, target 분리 train_id = train.pop('회원ID') test_id = test.pop('회원ID') target = train.pop('총구매액') print(train.shape, test.shape) print(target.describe()) # 스케일링 n_cols = train.select_dtypes(exclude = 'O').columns # print(n_cols) # print(train.head()) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[n_cols] = scaler.fit_transform(train[n_cols]) test[n_cols] = scaler.transform(test[n_cols]) # print(train.head()) # 인코딩 # 데이터 합치기 combined = pd.concat([train, test]) # 원핫 # combined = pd.get_dummies(combined) # train = combined[:len(train)] # test = combined[len(train):] # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코더 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns for col in o_cols: le = LabelEncoder() combined[col] = le.fit_transform(combined[col]) train = combined[:len(train)] test = combined[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # 머신러닝 # 랜포 # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 0) # rf.fit(X_tr, y_tr) # pred = rf.predict(X_val) # lightgbm import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state = 0, verbose = -1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_val, pred) print(rmse) # 813.2017203251257 (원핫, 랜포) # 808.845167469651 (라벨, 랜포) # 779.7626410741833 (라벨, lgb) - 채택 # 779.7626410741833 (원핫, lgb) # 테스트 예측 (전체 train으로 학습) model.fit(train, target) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to_csv('result.csv', index = False) print(pd.read_csv('result.csv').head()) print(pd.read_csv('result.csv').shape)

안녕하세요.실습 2인데 커서 아이디라던지 git 설치의 안내는 다른강의에 있는 것들을 선행해야하는건가요?? 과정이없이 바로 실행하라고만해서 따라가질 못하고있어요 ;;

강의 제목/ 베게 투자법완성: 아침이 설레는 AI완전 자동매매 CLAUDE 바이브코딩터미널 이라고 말씀하셨는데 터미널은 무엇이며 어디에 가서 봐야 하는지 갑자기 전문용어로 넘어가서 깜짝 놀랬습니다 ㅠㅠ

 25분 35초에서 화면에 아래에는 PROBLEMS OUTPUT DEBUG CONSOLE TERMINAL 등등의 메뉴바가 보이면서 Windows PowerShell 등이 보이는데 제 거에는 그런 게 없이 실행도 안 되는데요.

 25분 35초에서 print('Hello python!') 하고 실행할 때는 Ctrl+F5키를 눌렀는데 메뉴바 옆에 검색창이 뜨는데 왜 그럴까요?

안녕하세요 현재 작업형 2 문제 풀이 중 인코딩을 하는 경우 아래와 같이 코드를 작성하고 있습니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:len(train)].copy() test= df1.iloc[len(train):].copy() 인코딩 후 train, test로 나누는 과정에서 미리 train의 길이를 지정하고 그 변수를 넣는 것이 맞는 걸까요? 아니면 기존의 방식 (위) 처럼 해도 무관한지 궁금합니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') train_len= len(train) #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:train_len].copy() test= df1.iloc[train_len:].copy()  

안녕하세요. 원래는 작업형3을 아예 버리려고 했는데 남은 시간동안 작업형3을 조금이라도 공부하려고 하는데 어떻게 해야될지 모르겠어서 질문글 남깁니다.우선 빅이시 영상에서 소개하는 summary 확인하는 방법은 숙지해두었는데, 그외에 직접 검정을 하거나, 기초통계에 대한 지식은 거의 없는 상황입니다.  현재 상황에서 어떤걸 하는게 가장 좋은 전략일까요? 기출에 나온 작업형 3 관련 개념들이라도 숙지하고 시험장 들어가는게 현재로선 최선일까요? 감사합니다.

14강 최소제곱법을 이용한 다중선형회귀에서 강사님께서 언급하신 예시 데이터의 특징이, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 유사역행렬을 이용하여 해를 찾는다고 하셨는데요. 최소제곱법에 의한 풀이법을 좀 더 검색하고 알아보니, 강사님께서 설명하신 방법인 X, y 값을 평균값으로 중심이동해서 구하는 방법 말고, X 데이터 행렬의 맨 앞에 1로 채워진 열벡터 데이터를 삽입하고 W 벡터를 w1, w2, w3 이 아닌 w0=b, w1, w2, w3 으로 하여 중심이동 없이 바로 W와 b를 구하는 방법이 소개되어있었습니다. 그런데 14강의 예제를 통해 그렇게 풀어보니 W와 b의 결과가 전혀 다르게 나왔는데 (몇번을 검산해도 똑같습니다.) 이 이유가 궁금합니다. 다시 말해 X^TX 가 Singular Matrix 가 아니라면 역행렬이 명백히 존재하므로 어떻게 계산해도 같은 결과가 나오는것이고, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 행렬의 rank 가 적어 어떤 방법으로 유사 역행렬을 구하여 계산했느냐에 따라 다른 답이 나올 수도 있는것인지 궁금합니다. 이에 대한 답변을 부탁드립니다. 

강의 8분 50초 에 영문계정인지 확인해 보라고 하셨는데요.제 계정은 Microsoft 계정으로 되어 있는데 그럼 영문 계정에 해당 되는 건가요?마이크로소프트 계정이 topikgo 이메일로 되어 있는데요. 계정명이 모두 영문이면 되는 건가요?

영상 13:40 지점에서 데이터의 크기가 작으면 train, validation 데이터를 분리 시키지 않고 train 데이터 전체로 모델 학습시키라고 알려주셨는데, train 데이터의 크기가 어느정도 될때 이 방법을 사용하면 좋은지 기준이 있나요?

vector = embeddings.embed_query(sample_text)강의 진행을 위해서 어느정도의 비용을 지출하면 될까요? 감이 오지 않아서 문의 드립니다.ㅠㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님.연습문제 연습하고 있는데요 작업형2에서선생님의 코드예시로 작성한 파일이랑 제가 만든 파일이랑 확률값의 소수점차이가 나는 이유는 무엇일까요?.. (사진첨부)혹시 시험에는 무관한건지 여쭤봅니다 

먼저 강의 잘 듣고 있습니다. 인프런 강의들 중에 이렇게 빨리 들어본 강의가 없네요. 양질의 강의와 빠르고 친절한 답변에 먼저 정말 감사드립니다. claude api opus 버전이 최신화가 안된 것 같습니다. 저희가 바꾸면 되지만 .. 이걸 깃으로 관리할 때 좀 신경쓰입니다. 깃랩에서 풀받으려면 자꾸 버전 충돌이 나서 깃헙에다가 따로 레포를 파서 옮기려고 했는데 그럼 깃랩-로컬-깃헙 간 동기화 로직을 만들어야 합니다. 아마 질문을 받으시면서 코드 수정이 빈번하게 일어날 것 같은데, 혹시나 이 부분을 놓칠까봐 걱정입니다. 강사님의 소스코드를 자동으로 최신화할 수 있는 좋은 방법이 뭔지 고민중에 있습니다.주말에도 llm 매수/홀드 판단이 돌고있습니다. 제가 강의를 놓친 부분일수도 있는데, 의도된 동작이 아닐 것 같습니다. 매수 스케줄러에는 주말 가드가 있는데 파이프라인에는 있네요

작업형1, 2, 3 강의는 모두 수강했고, 현재 기출문제 11회와 10회는 풀었습니다.이후에 기출문제 9회, 8회 ~ 등을 풀며 준비하는 것이 나을까요? 아니면 실전챌린지 연습문제를 먼저 푸는게 나을까요? 아니면 이번에 새로 공유해주신 코딩팡 환경의 모의문제를 풀까요?시간이 있으면 모두 풀어보려고 하지만 무엇부터 시작해야할지 조언을 듣고자 질문드립니다

train = train.drop('customerID', axis=1) test = test.drop(['customerID'], axis=1)테스트는 대괄호가 들어가야 하는건가요??