학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 덕분에 시험 잘 본거 같습니다. 감사합니다. 문득 질문이 생겼는데 제가 한 문제는 아예 풀지 못해서 그 문제를 제외하고 다른 문제는 다 제출 완료 했는데요 제출이 완료 된 답만 가지고 채점 하는 게 맞나요?
오늘 빅분기 시험 응시했고 다 풀고 나오긴 했지만 헷갈리는 게 좀 있었네요 ㅠㅠ 그래도 어찌저찌 다 풀긴 해서 진짜 큰 이변만 없으면 합격할 것 같은 느낌이에요...! 2유형도 빅이시 내용만으로도 쉽게 풀렸구요! 좋은 강의 감사했습니다! 합격 확정되면 수강평 쓰러 오겠습니다 ㅎㅎ
안녕하세요. 늦은 시간까지 공부하다가 질문이 생겨 문의 드립니다.. 시간이 시간인지라 시험 전까지 질문에 답변이 없으시면 어쩔 수 없겠죠 ㅠㅠ 캐글 문제를 풀다가 상위 20% 사용자 또는 하위 15% 사용자 필터링 하는 과정의 풀이 방법에 대해 질문 드립니다. 저는 상위 20%의 데이터 추출할 때 특정 컬럼을 기준으로 내림차순 sort를 진행하여 인덱싱으로 추출하였는데 강사님께서는 quantile(0.8) 함수로 데이터를 추출하셨더라구요 답이 다른데.. 제 풀이 방법에 대해 어디에 오류가 있는지 잘 모르겠습니다ㅜㅜ 상위 N% 데이터 추출 시에 제 풀이처럼 풀 수 없나요? #본인의 풀이 top20 = df.sort_values('학습 효율 지수', ascending=False).reset_index(drop=True) end = int(len(top20)*0.2) df1 = top20[:end] result7 = df1['총 결제 금액'].mean() print("result7:", int(result7)) #답 : 127125 #강사님의 풀이 top_20_cutoff = df['학습 효율 지수'].quantile(0.8) top_20_df = df[df['학습 효율 지수'] >= top_20_cutoff] result7=top_20_df['총 결제 금액'].mean() print("result7:", int(result7)) #답 : 123304
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 마지막에 result = pd.DataFrame({"pred":pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 이후에 제출하고나서 제출이 잘 되었는지 따로 확인하는 방법은 없나요? pred.shape,, pd.read_csv("result.csv") 로 데이터확인하는거말고.. 제출이 잘 되었는지 확인..?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 저는 ols와 anova_lm으로 일원분산분석을 하는데 f_oneway를 사용하는 예제가 있었던 걸로 기억합니다. 혹시 f_oneway를 사용해야만 하는 경우가 있는지 문의 드립니다.
어떤 문제는 from sicipy.stats import chisquare chisquare(ob,ex)로 풀었던데,,, 밑에처럼 ,, 그냥 다른 단일표본검정 불러올때처럼 from scipy import stats만 즉, 다음과 같이 from scipy import stats stats.chisquare(ob,ex) from scipy import stats stats.chi2_contingency(ob) chi2 까지 저렇게 써도되는거 맞을까요? 감사합니다
기출10회 작업형3 2-1 문제에서 (모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오.) 라는 문제가 있는데, summary로 표현된 회귀계수를 합하면 0.253 의 값이 나오는데, 실제 함수를 사용한 회귀계수의 합은 0.254 가 나와서 0.001의 오차 가 발생하는데 이 경우에도 summary로 계산한 값을 적어 제출해도 오답으로 되지 않는지 궁금합니다!
import pandas as pd a = pd.read_csv("train.csv") b = pd.read_csv('test.csv') pd.DataFrame(변수).to_csv('000000000.csv') 작업형2에서 주어진 코드가 이거일떄, a= b=를 그냥 제가 원래 적혀있던 부분에서 a=을 train=으로 b=을 test=로 바꿔도 되는건가요?