연습 문제 6에서는 다수의 범주, 수치형 컬럼에 결측치가 있는데, 최빈값, 중앙값이 아닌 특별히 범주형은 X로 수치형은 -1 으로 결측치를 채운 이유가 있을까요? RandomForest은 결측치가 마킹을 해도 어느정도 학습이 가능하다고 알고 있는데, 다른 모델들도 마찬가지로 X, -1으로 마킹해도 학습이 가능한걸까요? 아니면 RandomForest만의 장점인가요?
저만 이런걸 수 있지만... 결과 화면 보려고 링크 썼더니 이렇게 나옵니다. 10장( https://browser.engineering/widgets/lab10-browser.html )은 잘 출력되는 것 같은데... 11장[ 링크 ], 12장[ 링크 ]은 아래 그림처럼 나오네요. 혹시 제가 잘못한 점이 있는지, 있다면 어떤 부분을 수정해야 하는지 알려주세요! 다른 링크가 있다면 같이 안내해주시면 좋을 것 같습니다.
제가 이제 만으론 28살이지만 내년에 한국나이로 30살입니다! 여태까지 자격증만 따느라 언어 실력이 많이 부족합니다. 알고리즘은 백준으로는 골드 2이고 현재 스프링을 통해 DB 없는 웹 CRUD 만 만들 수 있는 수준 (SQL은 이제 공부하려고 합니다) 인데 싸피 16기 입과가 7월이어서 수료하면 한국나이 31살이 넘는데 싸피 모집일까지 기다렸다가 싸피를 가는게 좋을까요 아니면 내년 초에 바로 시작할 수 있는 프로그래머스, 멋사, 코드잇 같은 다른 B급 부캠을 가는게 좋을까요? 나이를 먹어가니까 뭔가 다급해지는 경향이 있어서 여쭤봅니다 ㅠㅠ 모아둔 돈은 넉넉해서 돈 관련해서는 여유롭습니다! 그리고 커리어에 군경력을 추가하는게 좋을지도 궁금합니다! 계속 여쭤봐서 죄송합니다ㅜㅜ
안녕하세요 큰돌님 강의 잘 보고 있습니다 궁금한게 몇가지 있어서 여쭤봅니다! 군경력이 6년있고 군생활동안 사이버 대학으로 학사 졸업을 했는데 비전공이어서 따로 학점은행제 편입 후 컴퓨터 공학 학사를 취득했는데 학위를 기재하는게 좋을까요? 사이버대학 학점 3.4 학점은행제 학점 3.8입니당 EX -> 사이버 대학 OO 졸업 학점은행제 컴공 졸업 군생활 도중 교관 경연대회 우수 사단장 상장을 받았었는데 이걸로 소프트 스킬 역량을 강조할 수 있는지도 궁금합니다. 정보처리기사, 빅데이터분석기사, adsp , sqld를 취득했었는데 자격증 칸을 만들어서 추가하는게 나을지도 궁금합니다! 사무자동화산업기사와 토익스피킹IM3도 보유중이긴 한데 그건 어필이 따로 안될 것 같은데 넣는게 좋을지도 궁금합니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df['f1'] = df['f1'].dropna() 안녕하세요 f1컬럼의 결측치 삭제를 선생님처럼 안하고 저처럼하면 왜 결측치 처리가 안될까요?
이상치 제거한 std값 구하는 코드를 이렇게 작성했는데 제거 전 후 std 값이 정답과 다릅니다. 어느 부분에서 차이가 나는걸까요? norm_col = df[(df['age']>0) & (df['age'].apply(lambda x: True if x == int(x) else False))]['age'] std_after = norm_col.std()
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 2) 가장 많이 수강한 과목 필터링 id = df['id_assessment'].value_counts().idxmax() cond = df['id_assessment'] == id df = df[cond] 선생님께서는 이렇게 해주셨는데요 저는 cond = df['id_assessment'].nlargest() 이걸로 최대한 활용해서 민맥스 스케일러를 하고싶은데 nlargest로 뽑은 자료를 데이터프레임형태로 어떻게 만들 수 있을까요 ㅠㅠ 답답해 미치겠습니다
여유가 된다면 추천-케이스(1~3)도 하겠지만, 시간이 촉박하여 우선 기초 먼저 해볼까 합니다 코드를 봤는데 로직의 흐름 등 내용 이해는 다 됐습니다. 기출 문제를 통해서 제가 타이핑도 직접 해 볼 예정이기도 합니다. 다만, 타겟 컬럼명 등 문제지에서 주어지는 내용에 따라 변동되는 부분 별도로 하고 전체적인 코드를 통으로 암기하여 가는거 괜찮을까요..? 추천형은 코드가 꽤 길어 통으로 암기하기에 쉽지 않을거 같은데 기초형은 그래도 어찌 외워볼만 하다는 생각이 드네요...!
검증용 데이터 전후 과정에서 일관된 코드를 만들고 싶은데 과정이 헷갈려서요. ~~ train_test_split(train, target, test_size= 0.2 , random_state = 0 ) 모의문제에서는 이 부분에서 train.drop('목표컬럼', axis=1), train['목표컬럼'],~ 이렇게 사용하는 것으로 이해했는데 그렇게 진행해도 무방할까요?