밑에 q&a를 보면서 학습에 굳이 필요없는 값들은 삭제해야되는 것이 인코딩하기에 유리하다는 것을 이해했습니다.다만 실제 시험에서는 어떤 컬럼을 삭제해야할지 확실하지 않을 경우 그냥 컬럼 삭제 없이 인코딩을 진행해도 무방한지 알고싶습니다.그동안의 기출에서도 굳이 삭제하지 않고 인코딩 했을때에 불이익이 없었는지도 궁금합니다.cols = ['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] print(train.shape) train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) print(train.shape)먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

원핫 인코딩 : 순서가 없는 컬럼레이블 인코딩 : 순서가 있는 컬럼이렇게 공식화 해도 되는걸까요? 예를 들면여자, 남자와 같은 컬럼이 있을 때는 원핫 인코딩low, mid, high 같은 컬럼이 있을 때는 레이블 인코딩 아님 상황에 따라 각각 구별해야하는 걸까요?

[작업형3] 4~5분산분석 문제 중 일원분산분석 문제에 3번 내용이 왜 기각인지 잘 모르겠어요 .. p-value값이 0.05보다 크게 나오는데 왜 기각일까요 ?

별마크만 암기해야하는것인지 모두 암기해야하는것인지 궁금합니다.현재 판다스 이론강의까지 들었는데 특별히 어려운 부분이나 암기할것은 없어보여 다행이라 생각했지만작업형1,2,3 마인드 맵을 보니 내용이 상당히 많은거 같아 우려가 됩니다.문의 내용마인드맵에서 암기해야할 내용은 별마크만 해도 되는지모두 암기해야 하는지 가능한 효율적으로 시간을 쓰고자 미리 말씀해주시면 마인드 맵을 인쇄해놓고미리미리 암기를 하고자 합니다.넉넉한 합격70점이상을 위해서 별마크만 암기해야하는지 전체다 명령어를 알아야 할지문의드리고자 합니다.감사합니다.

안녕하세요 강사님 ! 실기 강의를 들으면서 정말 많은 도움을 받았습니다. 감사합니다. 실기를 다시 한번 쳐야 되는데 수강 마감이 6월초이고, 시험 날짜는 6월20일이라 수강 기한을 조금만 늘었으면 하는 제 간절한 바램입니다 ㅠㅠ 이번이 마지막이다 생각하고 열심히 수강 할 계획이라 혹시 기한을 이번 시험 때까지만 연장이 가능할지 문의 드립니다.메일 주소jcw7488@naver.com  

어제 2유형 이론을 한번 들어봤는데(분류까지) 생각보다 내용이 많고 뭔가 정리가 안되는 듯 해서제가 좀 코드를 축약하는 방식으로 나름 2유형을 정리해봤습니다.코드가 괜찮다면 제가 적은 것을 암기해서 2유형은 문제 풀이로 마무리 할까도 살짝 고민이 되요.저걸로 2유형 충분히 대비가 될찌 궁금하며 어떤식으로 준비하면 될지 시간 되시면 답변 부탁합니다.   

작년 개인적인 사정으로 인해 그동안 준비를 못하고 있다가 이번 6/20 실기 시험에 도전하게 됐습니다...혹시나 수강 기간 연장이 가능할까 싶어 문의드립니다.추가요금이 필요하다면 지불한 의향도 있습니다.제 메일 주소는 ejrgns0506@gmail.com 입니다.감사합니다,

안녕하세요! 이번에 빅분기 실기 대비로 선생님 교재와 인강 모두 사용해서 공부중에 데이터 관련하여 문의 드립니다. health_survey2.csv가 있어야 lifestyle 관련 분석이 가능할것같은데 현재 책에 적힌 깃허브에는 health_survey1.csv밖에 없는것같습니다.

안녕하세요. 작년 11회 시험에서 5점차이로 아쉽게 떨어지고다가오는 6월 20일 실기시험을 다시 준비하고 있습니다. 현재 수강기간이 일주일도 남지 않은 상황인데 혹시수강기간 연장 또는 부분결제 가능여부에 대해서 정중히 문의 드립니다.제 메일 주소는 hyoki97@naver.com 입니다. 항상 건강하시고 좋은 하루보내세요감사합니다.

'f5' 칼럼이 0이 아닌 데이터(행)를 구하시오-> 0이 아닌 칼럼을 제거하라는 말은 아니었다고 판단했는데요,(그래서 아래 코드로 0이 아닌 칼럼의 수를 구했습니다.)cond = df['f5'] !=0 sum(cond) 문제는 이해할 수 있으나, 향후 이렇게 문제 해석 상의 판단에 따라 정답이 달라지는 경우가 자주 발생할까요?

작업형 1 연습문제 자료에 16~39는 문제 없이 코드만 적혀있는데 그냥 코드 학습 용으로만 쓰는건가요? 아님 문제가 누락된걸까요? 16~39는 따로 강의가 없는게 맞는건가요?

데이터전처리에서 결측치로 인해 데이터들을 삭제하셨는데, 범주형 데이터는 : 아무 문자 "X"로 채우고수치형 데이터는 : 평균값 혹은 중앙값으로 채워도 괜찮을까요? 무턱대고 DROP하면 큰일날 거 같아서...

random_state 값에 따라서 결과 값이 들쑥날쑥한데 어떻게 해결해야할까요 ? +- 5% 내에서 값이 달라지는 것 같습니다. 시험장에서는 아무숫자 대입해서 그 중 젤 나은 값으로 제출해도 무방할까요 ? 

인코딩 사용할 때 어떠한 기준으로 원핫인코딩 vs 라벨인코딩으로 진행해야할까요 ? 그냥 전처리할때는 only 원핫인코딩 적용해도 무방할까요 ?

안녕하세요. 2유형 관련 질문 드립니다! train 데이터와 test 데이터가 다를때 레이블인코딩 진행시 train의 종류가 test의 종류를 모두 포함했다면 데이터를 합치지 않아도 되고, 원핫인코딩을 할거라면 concat을 통해 데이터를 반드시 합친 후에 다시 분리해야 된다로 이해 했는데 맞을까요? train의 종류가 test를 모두 포함하지 못한다면 레이블인코딩에서도 데이터를 합친 후 다시 분리해야 할까요? 2유형 EDA을 하면서 아래와 같은 코드로 train과 test 데이터를 무조건 확인하고 진행하는것이 좋은 방법인지 궁금합니다.  print(train.describe(include='O'))print(test.describe(include='O'))a = set(train['object컬럼'].unique())b = set(test['object컬럼'].unique())print(a - b)print(b – a) 모르는게 많아 질문이 길어졌습니다. 답변 감사합니다!

회귀 분석에서는 스케일링이 필요가 없나요?혹은 데이터에 따라 다르다던지 별도의 기준이 있는걸까요?

안녕하세요~~강사님 어렵게 필기시험 합격하고강의를 듣고 실기시험을 보려했으나수술, 프로젝트 출장 등으로 실기시험을 접수만하고 시험장 한번 못가보았습니다필기 2년이되어 이번이 마지막 기회라 마지막 실기 시험을 치고 싶은데 학습완료일이 5월 29일입니다6월 시험까지 연장또는 한달만 추가 신청등 방법이 있는지 확인부탁드립니다 메일주소 pkhjjang99@gmail.com 항상 좋은 강의 고맙습니다

안녕하세요. 현재 강의를 수강 중인 수강생입니다.다름이 아니라 제가 11월 시험을 준비 중인데, 현재 강의 수강기간이 10월에 종료되어 시험 전까지 복습 및 학습을 이어가기 어려운 상황입니다.시험 준비를 위해 강의를 계속 활용하고 싶어 혹시 가능하다면 수강기간을 11월 시험 일정까지 조금만 연장해주실 수 있을지 정중히 부탁드립니다.번거로우시겠지만 검토 부탁드리며, 긍정적으로 고려해주시면 감사하겠습니다. 계정: ydk9476@gmail.com

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요label 인코딩에서 train[cols] 확인하는 과정에서 자꾸 에러가 발생하는데 원인이 뭔지 알 수 있을까요? (12분 18초 입니다) 

작업형2 모의문제 풀이에서for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) 다음과 같이 코딩을 진행하셨는데,이는 그 후 train을 split해서 학습 시 이미 fit_transfrom이 되어 데이터 누출이 되는 방법 아닌가요?