작업형1 연습문제 책

도서 목차에서 "코드 및 데이터 불러오기 "부분 찾아서 봐주세요:)앞부속이 페이지 수가 없네요 대략 20페이지 정도에 나옵니다.

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작업형1_연습문제 8번

len()과 sum()을 아직 정확히 이해하지 못한 것 같습니다.섹션4에 len()과 sum() 영상을 확인해 주세요!len()은 참이던 거짓이던 모든 행의 수 입니다.

f1 score

우선 평가지표로 수험생이 평가해 보는 것은 "체크"용도이지 시험 점수에 영향을 미치는 것은 아닙니다.평가지표는 정해져 있는 것은 아니에요! 기출에서는 f1과 roc_auc가 출제되었어요!그 외에도 여러가지가 있는데 모두 암기하는 것이 어려울 수 있으니 분류에서는 f1과 roc_auc 정도 기억하고 다른 평가 지표가 나오더라도 이 것으로 체크 해주셔도 괜찮습니다. pos_label은 0과 1이 아니라 문자일 때 어떤 것이 양성(1)인지 알려줘야 합니다. 아직 시험까지 시간이 있으니 우선 기출을 하나씩 다 풀어보시죠!!

시험환경 테스트 케이스

수험생(유저)가 사용하는 용도는 아닙니다. 신경 쓰지 마셔요!

set_option

시험환경이 출력물을 보기가 상당히 어려워 알려드렸어요작업형1,2,3에서 필요하다면 사용해주세요:) 예를 들어, 컬럼의 수가 작다면 보는데 불편함이 없지만 컬럼의 수가 많아지면 생략되어 출력되는 부분 때문에 알려드렸어요! 주로 작업형2에서 필요하지 않을까 싶어요! 화이팅입니다!!

예시문제 작업형1 (ver. 2025)

우선 결과가 완전히 달라집니다.df['고객만족도'] = df['고객만족도'].fillna(m) 는 df['고객만족도'] 컬럼만 수정해요!df에는 전체 컬럼을 유지하고 있음 df = df['고객만족도'].fillna(m)는 df에 df['고객만족도']만 남아 있습니다. 아마 코딩하다 보면 이런 궁금증에 발생할텐데그때는 print()와 head()를 통해 결과를 출력해보면 명확합니다:) 화이팅!!

작업형 2유형 인코딩 관련 질문

네, 원핫만으로도 사용가능합니다 합치는 경우는 train에서 특정 컬럼의 종류가 test와는 다를 때 필요합니다 필요한 경우 train = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green']})test = pd.DataFrame({'color': ['red', 'yellow']})