안녕하십니까 교수님.사이킷런 업그레이드 수행 및 XGBoost와 LightGBM 설치 강의를 듣는 중 영상이 윈도우에 초점이 되어있는데저는 mac os를 쓰고 있습니다. 1:19초부터 진도를 못따라가겠는데mac 용 설치방법 영상이나 가이드는 따로 없을까요?

정밀도와 재현율은 Trade-off관계가 있다고 하였는데, confusion matrix에서 Positive로 예측할 확률이 높아지면 FP와 TP가 같은 비율로 증가하게 되고 결과적으로 임계치가 낮아져 Positive로 분류할 확률이 높아지더라도 정밀도는 동일한 것 같다고 생각이 됩니다. 제 생각에서 잘 못 된 것이 무엇인지 모르겠습니다. 재현율은 당연히 높아지는 데, 정밀도는 왜 감소하는지 이해되지 않습니다. 만약 Positive로 예측할 확률이 높아지는 경우에 FP와 TP가 같은 비율만큼 증가하는 것이 아니라면 반드시 FP증가율이 TP증가율보다 커져서 필연적으로 정밀도가 증가할 수 밖에 없는 것인지도 궁금하며, 이유도 궁금합니다. 

안녕하세요, 선생님개발 비전공자 수강생입니다.선생님의 sql강의로 sql을 입문하여, 현재 sql은 어느정도 다루고 있습니다.이번에 머신러닝에 관심이 생겨서간단하게 파이썬에 대한 문법정도만 익혀서 머신러닝 강의를 듣고있는데,머신러닝에 대하여 아무것도 모르는 상태로,복습을 하면서 하다보니시각화쪽도 학습해야 할 분량이 많더라구요.머신러닝을 습득하기 위해서는 시각화가 꼭 필수로 알고 넘어가야 할까요?시각화를 제외한 부분을 손에 익인 후에, 시각화를 추후에 학습는 학습은 어떠한가요?머신러닝에 대하여 잘 몰라서, 시각화 부분을 필수로 익히고 넘어가야 하는지 문의드립니다

독립인 정규분포의 합이 평균 분산 모두 두개의 합인 새로운정규분포가 된다는걸 MGF로 증명해주셨는데그것말고 평균은 선형성으로 더할수있고 분산도 독립이라면 V(X1+X2) = V(X1)+V(X2)이렇게 증명하는건 틀린건가요?

M' =My(s) - My(0) / s = exp(sb) - exp(sa) -1 /(s^2*(b-a) 이걸 어떻게 분리해서 미분값이 나오는지 모르겠습니다.. 분모텀에 0이 두개인걸 처리못하겠는데 풀이알려주시면 감사하겠습니다..

뒤쪽부분 y라는 조건일때 평균 분산등 구할때 모두 기본조건이 y가 x의 파티션일때 성립하는거죠??x의기댓값 구할때 yi*E(x l yi) 에서 y가 파티션일때 성립하니까 뒤쪽 내용도 다 파티션 가정하는게 맞을까요?

안녕하세요3-2강 파스칼분포가 m이 무한대로가면 푸아송분포와 같아진다는게 이해가 잘안가 질문드립니다 m이무한대로 가면 시행횟수도 무한으로가고 각각의 시행은 독립시행일때 m개의 앞면이 나와야된다는 조건이 있는데 어떻게 푸아송분포가 되는지 이해가 잘안갑니다 푸아송분포는 무한한 시행에서 확률p가 고정이고 그때의 평균 발생횟수인데 파스칼은 발생횟수가 m으로 고정되어있을떄의 평균 시도횟수가아닌가요 ㅠ 헷갈리고 이해가 잘안되어 질문드립니다..

  inclusion exclusion principle이infinite set 에서도 countable하기만 여전히 공식이 성립한다고 볼 수 있지 않나요?? 또 1.3 에서 a-b 확률이 a - (a and b) 공리3으로 증명하는부분에서 같은 샘플스페이스에서 양변에 같은 확률값을 더하거나 빼도 상관이 없는걸 이용한건가요? 또 이건 공리에 어긋나지 않아 가능한건가요??피피티에 나온 두 식으로 어떻게 식이 나왔는지 이해가안갑닏다 ㅠ

선생님 안녕하세요 좋은강의 감사합니다. A/B 테스트 실헙계획 - 집단크기 결정 관련해서 내용 질문이 있습니다. 해당 강의의 내용은, AB테스트가 유의미해지려면 필요로하는 최소 샘플사이즈가 있다 인데요 python scipy 에서 ttest_ind 함수를 사용하면요 from scipy import statst, p = stats.ttest_ind(array1, array2, equal_var= False)이런식으로 하면 t와 p가 정해지는데, 여기에서 array 1과 array 2가 최소 샘플 수를 만족시킨다는 보장이 없는 것이잖아요.그럼 여기에서 나온 t p는 어떻게 해석해야 하는건가요?

안녕하십니까 선생님. 강의 너무 잘 듣고 있는 머신러닝 꿈나무 도은우입니다. 저는 현직의사로 의료ai의 길을 걸을려고 하는데 선생님의 강의가 너무 많은 도움이 되고 있습니다. 다름이 아니라, 인디언 당뇨병 예측에서 zero_features의 0의 값을 zero_features의 값의 mean으로 replace하셨는데, 이럴경우에 애초에 0이 있는것 때매 의미 있는 평균값이 나오지 않는다고 저는 생각했습니다. 애초에 0이 아닌 값들의 평균으로 하는건 어떤가요>???

안녕하세요 !머신러닝 재밌게 수강중인 학생입니다.이번에 분류를 공부하다가 산탄데르 데이터셋을 다운로드 받기위해 캐글에 들어갔으나 선생님의 화면과는 다르게 떠서 어디서 다운로드 받아야하는지 모르겠습니다.사진 첨부하겠습니다.감사합니다

깃허브에서 실습 예제(perfect guide?)를 다운받았습니다. 강의 영상에서는 user에 집어 넣으면 된다고 하셨지만, scikit learn 설치 이슈 때문에 가상환경을 만들어서 그런가 파일 위치가 다른 것 같습니다. 구글에 검색해보니 evns/new_base가 가상환경 경로 라고 하는데 또 막상 이곳에 파일을 넣으니 jupyter notebook에서는 보이지 않더라구요..어떻게 하면 좋을 까요

scikitlearn 다운그레이드가 안돼서 커뮤니티에 다른 질문들 보며 new_base 가상환경을 구성하고 가상환경 activate 한후 pandas 포함해서 필요한 패키지들 설치 했습니다.가상환경 활성화된 상태에서 pip install jupyter notebook 으로 주피터 노트북 설치한 후에 jupyter notebook 커맨드로 실행시켰습니다. 그리고 새로운 notebook 열어서 사진철머 실행시켰는데 빨간 박스가 뜨면서 경고 문구가 나오네요. 어떻게 해결하면 좋을까요?

안녕하세요! 머신러닝 강의 마지막 부분에 히트맵을 표현하는 부분에서 ValueError가 발생하여 질문드립니다. 강의 코드를 따라가는 도중 titanic_df.corr()인 부분이 있는데 숫자형 열이 아닌 부분은 자동으로 제외되어야 하는데 저는 아래와 같은 에러가 발생합니다. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' 무슨 문제인지 해결이 안되어 질문드렸습니다!답변 부탁드립니다. 감사합니다.

dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=156) skfold = StratifiedKFold(n_splits=3) n_iter=0 cv_accuracy=[] # StratifiedKFold의 split( ) 호출시 반드시 레이블 데이터 셋도 추가 입력 필요 for train_index, test_index in skfold.split(features, label): # split( )으로 반환된 인덱스를 이용하여 학습용, 검증용 테스트 데이터 추출 X_train, X_test = features[train_index], features[test_index] y_train, y_test = label[train_index], label[test_index] #학습 및 예측 dt_clf.fit(X_train , y_train) pred = dt_clf.predict(X_test) # 반복 시 마다 정확도 측정 n_iter += 1 accuracy = np.round(accuracy_score(y_test,pred), 4) train_size = X_train.shape[0] test_size = X_test.shape[0] print('\n#{0} 교차 검증 정확도 :{1}, 학습 데이터 크기: {2}, 검증 데이터 크기: {3}' .format(n_iter, accuracy, train_size, test_size)) print('#{0} 검증 세트 인덱스:{1}'.format(n_iter,test_index)) cv_accuracy.append(accuracy) # 교차 검증별 정확도 및 평균 정확도 계산 print('\n## 교차 검증별 정확도:', np.round(cv_accuracy, 4)) print('## 평균 검증 정확도:', np.mean(cv_accuracy))  안녕하세요 선생님. k-fold 작동방식에 관한 질문이 있어 글 남깁니다. 전체 데이터셋에서 테스트셋을 제외하고, k개의 데이터셋으로 나누어 학습과 검증을 k번 반복한다. 그리고, 교차 검증 최종 평가는 k번의 학습과 검증에서의 평가지표를 평균낸다. 정도로 이해하였습니다. 여기서 저의 궁금점은 다음과 같습니다.k번의 학습과 검증을 반복하면서 가장 좋았던 iteration의 모델을 최종 모델로 가져가는것인지, 아니면 k번의 학습을 통한 모델의 파라미터들을 평균을 내어 최종 모델을 새로 구하는 것인지 궁금합니다.최종 평가지표는 k번의 학습과 검증에서의 평가지표 평균이 아닌, 테스트셋에 대한 평가지표가 더 적당하지 않은지 궁금합니다.위 코드에서처럼 for문 안에 fit을 통해 모델 학습을 시킬 때, 이전 iteration에서의 모델 학습과는 전혀 연관되지 않게 새로 학습을 시작하는것인지 아니면 이어서 학습하는 것인지 궁금합니다.  

안녕하세요 선생님덕분에 머신러닝 너무 재밌게 공부중입니다. 데이터의 분포가 가우시안 분포가 아닐 경우에 minMaxScaler을 적용해 볼 수 있습니다.라고 나와있는데, 이유가 무엇인지 알 수 있을까요? 제가 생각해본 이유들은 다음과 같습니다.이미 평균은 0, 표준편차는 1로 정규화되어있어 다시 정규화를 진행할 필요가 없다.정규분포는 양끝값이 없나..? 그래서 min값과 max값이 너무 멀리 떨어져있나?? - 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.

X_train, X_test,y_train, y_test= train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size=0.3, random_state=121) 를 이용해서 데이터를 분류하는데 이때 X_test, X_train이 학습용 피쳐값인지 테스트용 피쳐값인지 구분을 하는 메커니즘이 뭘까요? 위치로 구분을 하는 것인가요??

안녕하세요강의를 복습하던 중 교차검증과 관련하여 궁굼한게 생겨 문의남깁니다. 교차검증을 통한 예측값을 산출할 때 cross_val_predict 메소드를 사용 하는 것으로 이해했습니다. 그래서 아래와 같이 코드를 만들었을 때 잘 동작했고요. y_cross_val_predict= cross_val_predict(model, X_train, y_train, cv=10, n_jobs=60) 근데 혹시 Test데이터에서도 가능한가 해서 데이터를 바꿔서 y_cross_val_predict= cross_val_predict(model, X_test, y_test, cv=10, n_jobs=60) 를 수행하니 코드는 문제없이 작동했는데 이 부분이 Test 데이터 셋에서 10개의 폴드로 나눠 교차검증을 한것으로 이해했는데 맞을까요?

hp.uniform을 정규 분포라고 설명하셨는데 균일 분포인거죠?funtion 이름도 그렇고 funtion의 param도 평균과 분산이 아니라 최소, 최대값인 걸로 보아 균일분포같아서요. 

for train_index, test_index in skfold.split(features, label): dt_clf.fit(X_train , y_train) 여기서 dt_clf은 반복문에서 fit이 실행될때마다 기존에 학습한 모델(데이터)을 지우고 새롭게 학습한 데이터만 갖고 모델을 만드는건가여?