안녕하세요섹션1 강의자료가 동영상과는 다르게 없는데요?어디서 받아요

이탈할 고객의 확률이기 때문에 인덱스가 1인 컬럼을 선택해야해서 pred[:,1] 를 쓴다고 하셨는데,이탈할 고객의 확률의 인덱스가 1인지 어떻게 아나요..?# roc-auc pred = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))

제가 일단 판다스기본 보고있는데.. 코드가 원리같은건 이해를 하겠는데 직접 타이핑할때 아직 세세하게 기억이 나질않아서 꼭 답을 보면 생각나더라구요.. 괄호 사용이나 메서드 사용법같은.. 현재 제 상태면 판다스 기본만 일단 계속 봐야하나요? 아니면 진도를 계속 나가도 되나요..? 이게 진도를 나가면서 문제통해서 배우는건지 판다스기본 완벽하게 마스터하고 나가야하는지 모르겠습니다 ㅠ

비교이영상만 버퍼링 재생안되서 퀴즈를 못풀고 있어요연산자와 반복문+조건문 문제 풀이 (v2) 이영상만 버퍼링 제 풀이 (v이 (v2)

type 확인 후 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week']이렇게 수치형 데이터의 열만 복사하는 거 말고 cols = X_train.select_dtypes(exclude='object').copy()를 사용해도 되나요?

스케일링, 인코딩 등 데이터 작업후에 위로 올라가서 다시 실행하면 처음이라 결과값이 달라지고 오류가 생기는데 한 번 실행한 작업은 다시 건드리면 안되나요? 라벨인코딩, 원핫인코딩 모두 실행하고 분리한 데이터 다시 합쳤을 때 컬럼이 107로 나와야하는데 처음이랑 그대로인 15가 나오더라구요 다시 올라가서 실행하니 전부 오류가 뜹니다 ㅜㅠ!! 

원-핫 인코딩 했을 때 데이터가 0또는 1이 아니라 false나 true로 나오는데 문제 없는 건가요?false를 0으로 true를 1로 보면 될까요?

섹션3. Bash operator DAG 만들기 & DAG 디렉토리 셋팅안녕하세요, 에어플로우에 dags_bash_operator를 올리면 사진과 같이 몇 번을 시행해도 사진과 같이 실패합니다.sudo docker ps로 상태 확인해보면 별다른 문제가 없는 것 같은데, 문제의 원인이 무엇일까요?

6회기출 제1유형 2번위 내용에보면교사수 구하는 문제인데,맨 위에 29.9비율 제일 높은 교사수는 20인데왜 답이 19인지 모르겠습니다.확인 부탁드립니다.

안녕하세요.제1유형 문제를 풀고, 답변을 수기로 쳐도되나요?예를들어,제3회기출 제1유형 1번답이 f1이라고하면그냥ans = 'f1'print(ans)이렇게 답을 처도되는건가 문의드립니다.

일원, 이원 분산 분석에서 정규성 & 등분산성 가정을 위반될 때 에 대한 질문이 있습니다.일원 분산 분석에서 정규성 검정은 충족하는데 등분산 가정이 충족되지 못하면 일원 분산 분석을 진행하지 못하나요?이원 분산 분석에서 정규성 검정 혹은 등분산 검정 둘중 하나라도 충족되지 못하면, 이원 분산 분석을 진행하지 못하나요? 위의 1, 2 번 질문은 강사님이 다뤄주신 프로세스에 없는 부분인데 이러한 부분이 시험 출제 가능성이 있는지 궁금합니다.감사합니다.

강의내용 5분 34초에서 "item-tags" : [1] 을 입력하니깐 Error 422 타입 에러가 생겼는데 이유가 무엇인지 궁금합니다.제 생각에는 List[str]이므로 List 안에 문자형이 와야 올바르지 않을까 라는 생각을 했습니다.그리고 1을 입력한 이유도 궁금합니다. 혹시 최신 버전의 Pydantic의 타입 검증이 더 엄격해진 이유일까요??    

# age 컬럼 평균값으로 채우기 value = int(X_train['age'].mean()) print("채울 값:", value) X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value) X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value)강의에서는 value 함수와 print 사용해서 평균값 채우셨는데 X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean()) X_train.isnull().sum()이렇게 간단하게 채우고 isnull().sum()으로 결측치가 0인지 확인하는 방법도 괜찮나요?value랑 print 부분이 이해하기 어렵고 실제로 적용하기도 어려울 것 같아서요 ㅜㅜ!! 

영상에서 X_train 데이터 결측치 처리 하실 때 X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(X_train['workclass'].mode()[0]) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(X_train['native.country'].mode()[0]) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X')이렇게 해주셨는데 m1 = X_train['workclass'].mode()[0] m2 = X_train['native.country'].mode()[0] X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(m1) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(m2) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') 이렇게 저만의 방식으로 기호 만들어서 활용해도 되나요?

안녕하세요 ! 수업 들으면서 열심히 실기 준비하고 있습니다 섹션5. 라이브러리 및 데이터 불러오기 강의에서#상관관계 코드를 입력할 때 아래와 같이 뜨는데 corr(numeric_only=True) 형식으로 바뀐건가요??# 상관관계 X_train.corr() # 판다스 버전이 최신으로 변경될 경우 에러 발생할 수 있습니다. 아래와 같이 numeric_only=True를 사용해주세요! sum(), mean()등도 모두 포함 # X_train.corr(numeric_only=True)

Azure OpenAI 실습이 불가능합니다. 기본적으로 할당량 증가 요청을 해야하는데, 개인용과 학생용 계정은 할당량 증가요청(quota요청)의 승인 가능성이 거의 없다고 합니다.. 그럼 실습이 진행이 불가한 것 아닌가요?

강의에서는 수치형 변수 스케일링 부분을 cols = [ 수치형 변수들] 변수 선언 후에 적용하셨는데제 생각에는 이미 그 위에서n_train, c_train, n_test, c_test 로 구분해 놓았기 때문에 불필요하다 생각해서 아래와 같이 작성했는데, 오류가 발생합니다. 왜그러는 걸까요?from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() n_train = scaler.fit_transform(n_train) n_test = scaler.transform(n_test) n_train.head() #오류내용 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'

안녕하세요 강사님이번 필기 시험을 합격하여 10회 실기 시험을 준비중인 학생입니다 다름이 아니라 제가 수강 만료일이 4월 30일까지라 실기 강의가 꼭 필요한 상태인데 강사님 강의로 공부하여 합격하고 싶어 수강 연장 요청드립니다..pearl_724@naver.com

강의 PDF 는 있는데 실습파일은 어디에 있나요?

의미없는 print()는 왜 넣는 건가요?  따로 기능이 있나요?