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496개인건 동일한데, pred 값이 좀 다른 것 같아요.. 

작업형1이나 작업형3의 답안 제출 화면이 별도로 있는데 여기에 모든 문제의 답을 한번에 작성해서 제출해야 되나요? 아니면 1개씩 제출해도 누적이 될까요?(메모장도 공유가 안된다고 해서 소수점까지 있으면 한번에 외울 수 있을까 걱정입니다. 😅 ) 1) 문제 1~6 답안을 한번에 작성해서 제출2) 문제1 답안만 작성 후 제출 -> 문제2 답안만 작성 후 제출 -> ... -> 문제6 답안만 작성 후 제출

 위와 같이 설치된 배포판이 없어서 list 검색하니 여러 배포판 리스트가 나오는데요~지금시점에서 어떤 버전을 설치해야할지 말씀해주시면 좋을 거 같습니다~~!

안녕하세요. 강사님.Chapter05-04 : sum_func의 합이 이중 출력됩니다.(합 1500이 두 번 출력)def perf_clock(func): # func가 free vatiable def perf_clocked(*args): # 함수 시작 시간 st = time.perf_counter() # 함수 실행 result = func(*args) # 함수 종료 시간 et = time.perf_counter() - st # 실행 함수명 name = func.__name__ # 함수 매개변수 arg_str = ', '.join(repr(arg) for arg in args) # 결과 출력 print('[%0.5fs] %s(%s) -> %r' % (et, name, arg_str, result)) return result return perf_clocked---------------------------------------- Called None Decorator -> sum_func [0.00001s] sum_func(100, 200, 300, 400, 500) -> 15001500아무리 봐도 이유를 모르겠습니다.제가 작성한 코드 지우고 강사님이 제공한 코드로 실행해도 동일합니다.   

연습문제 섹션9 문제‘views’ 컬럼 값이 1000 이하인 데이터(결측치 제외)를 찾으시오.앞에서 구한 데이터 중 ‘f4’ 컬럼의 최빈값을 구하시오.에서 결측치 제외가 있어서 이렇게 작성하였는데 풀이에는 결측치 제거 과정이 없어서요.. 답은 동일하지만 결측치 제거를 하지 않아도 괜찮은가요? (제거 전 views 컬럼 결측치는 4개가 나옵니다.)# print(df.isnull().sum()) cond1 = df['views'] <= 1000 cond2 = df['views'].isnull() df = df[cond1 & ~cond2] # print(df.isnull().sum()) df['f4'].mode()[0] # df['f4'].value_counts() # ISFJ 

안녕하세요 통계학 전공자라 작업형 2,3 단단하게 하고 작업형1 1,2문제 맞는게 목표입니다  작업형2에서 중요한 부분 알려주신 것처럼 작업형1도 중요한 부분 추려주실 수 있을까요 고맙습니다…

실기 체험환경에 들어가서 코드를 치든 가만히 있든 접속한지 1분정도가 지나면 무조건 페이지가 멈춰서 체험환경을 테스트해볼 수가 없는데, 혹시 알고 계신 해결방법이 있으실까요?ㅜㅜ몇 주 전에 접속했을 때도 똑같이 멈췄던 걸 보면 접속자 폭증에 따른 사이트 오류는 아닌 것 같습니다..!강사님께서 만드신 사이트가 아닌 건 알지만 체험환경 관련해서도 많은 질문을 받아오셨을 것 같아서, 혹시 이런 경우에 대한 해결방법을 아실지 궁금하여 질문 드립니다 ㅜㅜ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요선생님께서는 # 표준편차 r1 = df['views'].std() # 음수이거나 0 테이터 제외 cond = df['age'] <= 0 df = df[~cond] # 소수점이 없는 값만 선택 cond = df['age'] == round(df['age'],0) df = df[cond] # 표준편차 r2 = df['views'].std() print(round(r1 + r2, 2)) 이렇게 코드를 작성해서 8297.31 이 나왔고 저는 print(df['views'].std()) cond1 = df['age'] > 0 cond2 = df['age'] == round(df['age'],0) df[cond1|cond2]['views'].std() round(4157.408065873686+4121.626455600414,2) 이렇게 8279.03 라는 값이 나왔습니다. 저의 코드도 큰 문제는 없어보이는데 답이 달라서 1. 제가 잘못 코드 작성한 것인가요? 2. 아니면 순서상의 일부분 정상적인 오차라면, 저도 정답으로 인정될 수 있나요?

내일 모두 빅데-실기 합격을 기원합니다.기본적인 질문을 드립니다.작업형2관련하여 여러가지 평가지표들이 있는데전처리 및 랜덤포레스트,LightGBM등으로 작업후회귀의 ***E로 끝나는 평가 지표는 낮은것이 좋고, 나머지 지표들은 결과가 높게 나오는 것이 좋은 것인가요?

 문제에서 범주형이라고 명시된 변수만 C()예:ols("y ~ x1 + region", data=df) 숫자로 되어 있다고 해서 자동으로 범주형 처리하는 것은 잘못문제에서 “범주형 변수이다”라고 하지 않은 숫자형은 연속형으로 취급 ❌3. 로지스틱 회귀( logit)➡ols와 동일 원칙예:logit("target ~ x1 + job_type", data=df) logit 는 문제에서 “범주형”이라고 적혀 있을 때만 C() 필요.그 외에는 절대 알아서 C() 넣지 않음.범주형변수 관련 글을 봤는데  범주형 변수일ㄸㅐPd.get dummies(drop_first=Ture) 원핫인코딩처리 이것도 보았는데작업형3에서도 인코딩을 해여하는건가요??위의 내용이랑 아래내용이랑 어떤 관련이있는지 헷갈립니다ㅠ 감사합니다 

안녕하세요! 문제 7번을 풀어보는데, 이런식으로 T로 행열을 변환하여 푸는것은 안되는 것인가요?!답이 다르게 나오기도 하고.. 이 풀이법이 틀린건지 질문을 드립니다..! ㅎㅎ

원래는 drop을 하지 않고도 빅이시에서 말씀하신대로 돌리면 제대로 돌아갔는데 8회회귀는 위의 이미지대로 customerID쪽의 문제라고 에러문제가 나옵니다.실제 시험장에서는 오류가 발생하면 오류메세지를 통해 customerID컬럼인것을 인지하고이후 드랍을 진행하는 방식을 하면 될까요?(EDA를 하지않는다고 가정할때입니다.)

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작업형2에서는Import pandas as pdtrain = pd.read_csv()train = pd.read_csv()여기까진 작성되어있다고 하셨는데 작업형3에서는import pandas as pddf=pd.DataFrame~~~이것도 작성되어있나요?실지 시험에서 바로from scipy import stats~~들어각거나 작업해도되는지 궁금합니다  2 문제에서 정규성 따른다 말 없으면Shapiro부터하는거 맞죠?Shapiro에 피밸류가<0.05이면 귀무가설 기각인데여기서 귀무가설은 정규분포를 따른다 니까 이걸 기각하면결국 정규분포를 따르지 않아서-> 비모수검정으로 가는거 맞을까요? 3.“{:.11f}”.format~ 이랑 ”{:.10f}”.format은 차이점이 뭔가요??이렇게 했을때 실제 값에서 반올림? 되는거 같던데 그냥 실제로 소수점 해서 적는거랑저렇게해서 끝자리수가 조금 다르게 나와도둘다 정답으로 처리해주나요? 4 보통 summary에서 나오는 값을 바로적는거랑코딩으로 해서 나올때 반올림으로 끝자리수가 차나지만 그냥 바로 summary 보고 바로 적어도 다 정답처리해주는지 궁금합니다 감사합니다  감사합니다

등분산검정은 대응과 단일에더 필요하나요?

오브젝트 데이터가 없을 때는레이블인코딩이나 원핫인코딩 안하고분리부터해도되나요?분리는 반드시 해야하는거죠??  랜덤포레스트할때는 스케일 영향이 크지 않다고 적혀있던데, 스케일 안하고 바로 해도되나요??감사합니다

실기 체험환경에서 할 때 복사, 붙여넣기하고 앞부분 혹은 중간부분만 수정을 하려고 하면 끼워넣어지는 게 아닌 뒤 글자가 삭제되어서 결국에는 다시 다 작성을 하게 되는데 다른 방법 있을까요?예를 들어train.shape 을 복사, 붙여넣기하고 앞에 test로만 수정하려고하는데 shape이 지워져서 결국 전체 다 작성하게 되는 경우입니다..

시험에서 csv를 제공하면06:00 로우데이터 부분은 공부하지 않아도 되는건가요?

P-value가 0.5 아래면 귀무(정규따름), 0.5 위면 대립(정규X,연구자주장) 으로 알고있는데 혹시 제가 잘 못 알고 있는 걸까요? 02:00P-value값이 0.0496이면 0.5보다 작아서 귀무가설 채택이 아닌가요? 헷갈립니다.. 제가 잘 못 이해하고 있는 것 같아요.