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[Side Project After Work] Big Data Analysis Certification Practical Exam (Type 1, 2, 3)

Example Problem Practical Type 3 (ver. 2025)

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

1

HOJUN CHOI

6 asked

0

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("data/bcc.csv")

# 사용자 코딩
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
model = ols('np.log(Resistin) ~ C(Classification)', data=df).fit()
print(anova_lm(model))

출력 결과

image.png

 

(분산은 잔차들의 제곱의 평균이니까)

이렇게 출력된 결과 Residual(잔차)의 mean_sq의 값을 두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 분산이라고 생각해도 되는건가요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

Answer 0

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

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작업형 2 제출방

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4

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인코딩 스케일링 순서

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실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

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수강 연장 문의

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8

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작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

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14강 "" 사용 관련 질문

0

13

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캐글 제출 점수

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17

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기출 마무리 방법

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빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

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데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

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2

단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정

0

30

2

강의자료 다운로드 여부

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2

문제에 첨부된 예시와 실제 출력된 샘플 비교

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원핫 인코딩 관련

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37

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타겟 분리

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37

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Id 삭제

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roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초

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원핫인코딩 코드 질문

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map 함수 사용 필수적인가요

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수강 기한 연장 문의드립니다.

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2

34강 평가지표

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36

2

103강 작업2형 전처리(레이블인코딩 부분) 오류

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작업형1_section14 문의

0

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