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빅데이터분석기사 실기 인코딩

컬럼 삭제는 추천하지 않습니다. 작업형2 40점이 굉장히 타이트해졌어요.컬럼(변수)를 버려야 하는 케이스는 없었습니다.아래와 같이 합쳐서 인코딩 하는 방식을 추천합니다. target = train.pop('target') df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) X_train = df.iloc[:len(train)] X_test = df.iloc[len(train):]인코딩방식은 다양하며 아래 처럼도 가능합니다. from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder y = train.pop('target') df = pd.concat([train, test]) cols = df.select_dtypes(include='object').columns df[cols] = OrdinalEncoder().fit_transform(df[cols].fillna('missing')) X = df.iloc[:len(train)] X_test = df.iloc[len(train):]

작업형2와 3의 목적

비슷해 보일 수 있는데, 작업형2는 인공지능(머신러닝) 쪽이고, 작업형3은 통계입니다. 작업형2 = 예측test 데이터의 정답을 예측해서 CSV로 제출얼마나 잘 맞혔는지로 채점하고, 모델 내부는 몰라도 됨랜덤포레스트 같은 복잡한 모델, sklearn작업형3 = 설명·검정"이 변수가 결과에 영향을 주나? 얼마나?"를 수치로 답함계수, p-value, 오즈비 같은 숫자 자체가 답선형·로지스틱 회귀처럼 해석 가능한 모델, statsmodels

기출9회(작업형 1의 2번문제)

안녕하세요, 좋은 질문 감사합니다.결론부터 말씀드리면 정답은 7,799입니다. 강력범죄 검거건수의 합인 4,750은 정답이 아닙니다.문제는 "각 연도에서" 검거율이 가장 높은 범죄유형을 찾으라고 했습니다. 그래서 연도마다 1위 유형을 따로 찾아야 합니다. 실제로 계산해 보면 연도별 1위가 모두 다릅니다.961 + 713 + 812 + 1,300 + 1,350 + 1,300 + 1,363 = 7,799

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안녕하세요!제가 알기로는 인프런에 수강 일시정지 기능이 따로 없는 것으로 알고 있습니다. 이 점을 고려해 수강 기간을 넉넉하게 1년으로 설정해 두었습니다.다만 정확한 내용은 인프런 고객센터에 문의해 주시면 더 확실하게 안내받으실 수 있을 것 같습니다. 감사합니다!