print(pd.read_csv('result.csv')) pred 0 Low 1 High 2 High 3 Low 4 Low .. ... 226 Very Low 227 Medium 228 Very Low 229 Low 230 Very High [231 rows x 1 columns]# test 예측 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred':pred }) submit.to_csv('result.csv', index=False)아래 index=False 하고 제출 후 해당 파일 확인하니까 인덱스가 보이는데요. 이건 그냥 상관없는건가요? 제출 자체는 인덱스없이 된건데 제가 프린트 할때 index=False 를 안해서 그냥 뜨는건가요..?  

안녕하세요. 공부하던 중에 궁금한 게 있어서 글 남깁니다! 작업형2 모의 문제를 풀 때랑 기출 10회 풀 때 사용하는 pop함수가 헷갈리는 게 있어 여쭤봅니다.모의 문제에서는, 예를 들어 5-2에서는 csv 파일 생성 예시가 다음과 같아서 id는 train에서 삭제, test에서는 pop으로 저장해두고 타겟인 price는 검증 데이터 분리 과정에서 삭제하는 것으로 알고 있습니다.id,price 34323697,238 29927138,183 120362,234그런데 기출 10회 풀이를 보면 타겟인 pred(=총가스사용량)에 대하여 pop 함수를 사용하는 것으로 나오는데요. 타겟 값을 pop에 넣는 경우도 있고 안 넣는 경우도 있는 거 같아서 해야만 하는 과정인지 궁금합니다. 혹시 pop을 쓰면 랜덤포레스트 식에서 drop을 안 해줘도 되고, 안 쓰면 drop을 해줘야 하는 거랑 관련된 걸까요?target = train.pop('총가스사용량')

필기해주시면서 설명해주신 부분이원자성 : 자원을 선점한 후 독점적으로 사용할 수 있다.1. 누군가 자원을 선점했는지 확인한다.2.사용 중이라면 대기한다.3.사용 중이 아니라면 진입하여 Lock을 건다.4.Lock을 건 순간부터 해당 자원을 선점한다.5.작업을 마치면 Unlock하고 빠져나온다.동기화 : 신호등과 비슷한 역할이렇게 해주셨는데 원자성에 대한 1~5번까지의 매커니즘 내용은 정확하게 말하면 동기화에 대한 설명아닌가 헷갈려서 질문드립니다. 감사합니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요실제로 제출은 csv 파일로 하는데, 그 중간에 rmse 등 평가지표 구하잖아요이거 뭐 답안 제출하는 곳이 있는건가요? 아니면 코딩한걸 전부 다 보고 확인하는걸까요??아니면 그냥 평가지표 점수로 단순히 모델 선택할떄 쓰는 기준인건가요? 어리석은 질문같지만.. 평가지표를 계속 구하고있는데 실제로는 csv 로 제출하는데 왜 구하는걸까하는..

전 강의들은 PDF으로 있었는데이번에는 수업자료가 없는거 같은데 맞나요?ㅠ

수업 자료가 진도율에 포함이 되지 않습니다.그래서 강의를 모두 수강하였지만 10% 부족으로 나옵니다.수강 완료 후 받을 수 있는 수료증 발급이 필요합니다.

안녕하세요, 다른 강의와 빅이시 준비 보고 있는데,아무래도 명령어를 외우는 부분에 대해서 부담이 많이 되더라고요각 과목에서 암기해야 한다고 알려주신 명령어들에 대해서 정리한 자료가 있으면 좋다고 생각하는데혹시 그런 강의자료가 있을까요?

1. aixs=1 이 헷갈립니다 열방향 계산일때 axis=1을 넣는다고 하셨는데,학교명 별로 1학년2학년3학년 4학년5학년6학년 쭉 다 더하는건 ---->가로 방향이면 각 행을 더하는 것 아닌가요?2. 가장 많은 전체/교사로 내림차순 정렬했을때 그 표만 읽고 바로 교사수 19로 답 적어도되나요?아니면 print뭐를 사용해서 19인걸 코드로 나타내야하나요? 감사합니다

안녕 하세요..src\app\(with-searchbar)\layout.tsxbuild 시 해당 파일에서 에러가 발생 했습니다<Suspense> 를 이용했습니다Next 버전 때문인가요? import { ReactNode, Suspense } from "react";import Searchbar from "../../components/searchbar";export default function Layout({ children }: { children: ReactNode }) { return ( <div> <Suspense> <Searchbar /> </Suspense> {children} </div> );}  🚨 필독) 질문하시기 전에 꼭 읽어주세요 (10초 소요)제목을 구체적으로 작성해 주세요✅ 좋은 예 : 감정일기장 Home 구현중 xx 이슈가 발생합니다.⛔️ 나쁜 예 : 이거 왜 안되나요?, 오류나요 도와주세요 등비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요!   코드의 이슈는 전체 프로젝트를 "링크 형태"로 올려주셔야 원인을 파악할 수 있습니다.깃허브, 구글드라이브 등의 수단을 통해 링크 형태로 전달해주세요직접 실행해보며 원인을 파악해야 하기 때문에 텍스트 형태로 붙여넣는건 삼가해주세요  답변이 도움이 되셨다면 답글 or 해결완료 버튼을 클릭해주세요비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요!제 답변이 여러분께 도움이 되었는지 저도 알고 싶어요  강의 내용에 궁금한 점이 있다면 몇 챕터의 몇 분 몇 초인지 알려주시면 더 좋아요더 빠른 답변이 가능합니다!

안녕하세요. 연습문제 25번 문제에서 dt 연산자 활용하여 일 단위를 계산하려고 할 때, 원래 dt.day 아닌가요? dt.day로 코딩하려니 오류가 납니다.구글에 아무리 서치해봐도 dt.day 밖에 검색이 되지 않는데, 버전이 업데이트가 되어 바뀐걸까요?     

 그리고 뷰포트의 격자가 세밀하게 나오면 좋을것 같은데, 어디서 세팅할까요? 기본이 2미터에 맞추어 격자간격이 초기값으로 된듯한데, s로 사이즈 축소하면 상대로 격자가 넓게 되어 기준삼기가 힘들게 나옵니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형2 예시문제는 train과 test의 상품의 종류가 달라 원핫인코딩 시 컬럼의 수가 달라 머신러닝에서 에러가 발생하게 된다고 해서 train.pop을 하고 합쳐서 인코딩 후 다시 분리 해서 진행해야 한다고 하셨는데기본형만(하나의템플릿만)외워가려는데 문제없는 자료에서도 concat을 쓰고 진행해도 문제가 없을까요?

- 막힌 부분의 시간(예를들면 3:24)과 안 되는 부분의 현상을 자세히 적어주세요.- 사진을 첨부해주시면 상황에 대한 이해가 빠르기 때문에 되도록 같이 올려주세요.- 사진은 다른 상황도 보이도록 스크린샷으로 찍어주시면 더 좋습니다.넓은부분은 비닐로, 좁은 부분은 강의처럼 패인도록 한다고 가정합니다.

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.sort_values('views',ascending=False).head(10) df.iloc[:10,-1]=9690.0 cond = df['age']>=80 print(df[cond]['views'].mean())이렇게 코딩을 하면 답이 다른 이유가 궁금합니다.

시나공 책 작업형2 모의고사에는 from sklearn.metrics import mean_squared_error result = mean_squared_error(y_val, pred,squared = False) print("RMSE :" , result)으로 나오고 선생님 기출 강의를 보면 from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5으로 하라고 설명해주시는데 어떤것이 정답인가요?

강의자료에y_train = train.pop("price") 이렇게 되어있던데 target = train.pop("price") 해도 같은걸까요?

1. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664Data columns (total 30 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 6665 non-null int64 1 Age 6665 non-null int64 2 Work_Experience 6665 non-null float64 3 Family_Size 6665 non-null float64 4 Segmentation 6665 non-null int64 5 Gender_Female 6665 non-null bool 6 Gender_Male 6665 non-null bool 7 Ever_Married_No 6665 non-null bool 8 Ever_Married_Yes 6665 non-null bool 9 Graduated_No 6665 non-null bool 10 Graduated_Yes 6665 non-null bool 11 Profession_Artist 6665 non-null bool 12 Profession_Doctor 6665 non-null bool 13 Profession_Engineer 6665 non-null bool 14 Profession_Entertainment 6665 non-null bool 15 Profession_Executive 6665 non-null bool 16 Profession_Healthcare 6665 non-null bool 17 Profession_Homemaker 6665 non-null bool 18 Profession_Lawyer 6665 non-null bool 19 Profession_Marketing 6665 non-null bool 20 Spending_Score_Average 6665 non-null bool 21 Spending_Score_High 6665 non-null bool 22 Spending_Score_Low 6665 non-null bool 23 Var_1_Cat_1 6665 non-null bool 24 Var_1_Cat_2 6665 non-null bool 25 Var_1_Cat_3 6665 non-null bool 26 Var_1_Cat_4 6665 non-null bool 27 Var_1_Cat_5 6665 non-null bool 28 Var_1_Cat_6 6665 non-null bool 29 Var_1_Cat_7 6665 non-null bool dtypes: bool(25), float64(2), int64(3)원핫인코딩을 실행했는데저는 왜 bool값으로 나오죠?

 오영제 선생님 안녕하십니까?수준높은 강의 잘 듣고 있습니다.제공해 주신 소스중에030_IMDB_movie_reviews.ipynb에 있는 아래의 model 에서 파라미터 숫자를 설명해 주실수 있으신지요?Dense 쪽의 파라미터는 앞전 강의인 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 의 실습 - Neural Network을 이용한 Linear Regression - Boston 주택 가격 예측 에서 16분 경에서 설명해 주신대로 설명이 되는데 위쪽 부분은 잘 이해가 가지 않습니다. 죄송하지만 간략하게라도 파라미터 갯수와 왜 이렇게 되었는지 설명해 주시면 감사하겠습니다. 감사드립니다.   

전처리할때target=train.pop('Segmemtation')은train에만 있으니까 빼준다?라는건 알겠는데tartget 값만 트레인에있느거 빼주는 것 같은데 test_ID=test.pop['ID']이건 꼭 해줘야하나요? 다른 문제들 경우 그냥 트레인에 있는 타겟값만 pop처리 이거 하나만 하는 것 같아서요.. 감사합니다

1-3. date_added가 2018년 1월 이면서 country가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 갯수에서제가 df['date_added']=pd.to_datetime(df['date_added']) cond1 = df['date_added'].dt.year ==2018 cond2 = df['date_added'].dt.month ==1 cond3 = df['country']=='United Kindom' print(len(df[cond1&cond2&cond3])) 했는데 저는 0이 나옵니다ㅠ 답은 6이 나와야하는 것 같은데 뭐가 잘못된 것일까요 감사합니다