작업형 1, 3과 같이 문제를 풀이하는 칸과 답안을 제출하는 칸이 다르게 있는 경우 문제 풀이에서 답안 제출 칸으로 넘어가면 문제 풀이칸에서 적어놨던 코드들이 날아가더라구요.. 메모장도 문제풀이에서 적어놨던 내용이 답안 제출 칸으로 넘어가게 되면 리셋되는 것 같아서 이 경우 소문제의 답을 모두 외우고 답안 제출 칸으로 넘어가야 하나요?
7회기출 풀면서,랜덤포레스트회귀로 풀었는데. R2값이 마이너스라고 놀랐고. 아래는 random_state 설정별 결과값인데, 0이 더 좋은 결과를 낸 것이라고 보면 되는건가요? (R2값을 구글 제미나이에 물어보니, 심각한 문제라고 설명해주긴 하는데. 무시해도 되는건지..) random_state=0 으로 하면. R2값 : -0.10286 RMSE : 385,935 이고. random_state=42으로 하면. R2값 : -0.05894 RMSE : 400,843 입니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 대응표본검정 심화 부분 # Shapiro-Wilk(샤피로-윌크) 정규성 검정 df['diff'] = df['after'] - df['before'] from scipy import stats stats.shapiro(df['diff']) # Wilcoxon(윌콕슨)의 부호 순위 검정 수행 stats.wilcoxon(df['after'], df['before'], alternative = 'greater') 결과 : WilcoxonResult(statistic=np.float64(47.5), pvalue=np.float64(0.017578125)) 강의와 p-value값이 차이가 있는데 잘못된 부분이 있을까요? (강의 p-value 값 : 0.024410625)
트레인과 테스트의 범주형 데이터가 다를 수 있어서 그냥 처음부터 두 데이터를 합쳐서 레이블이나 원-핫인코딩을 하려고 합니다 1.레이블인코딩시 df=pd.concat([train,test]) 후 cols= df . select_dtypes(include='O').colunms 로 가능한가요? 그리고 합쳐진 데이터니까 df[col]=le.fit_transfom(df[col])만 해주면 되는거죠? 어차피 두 데이터를 합쳐서 할 경우 set함수사용은 불필요한거죠? f1스코어를 사용할경우,average꼭 넣어주어야하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 작년에 빅데이터 시험 상반기는 접수해놓고 보러가지 못했고 하반기 시험은 떨어졌습니다ㅜ 이번 실기는 꼭 붙고 싶습니다! 강의가 이틀 뒤 만료인데 혹시 시험 전날인 20일까지 연장이 가능할지 여쭤봅니다.. 제 메일 주소는 blue6143@naver.com 입니다!