Section 5. 문자열 슬라이싱, 파생변수, 평균값 질문 드립니다.

원본의 개념에 오해가 있어요 df는 옮겨 담은 변수지 원본이 아니에요!! csv파일이 원본입니다. 1. 원본 파일은 바뀌지 않습니다df = df[...]는 df 변수에 데이터를 담는 것입니다. CSV 파일 자체는 그대로이고, 다시 read_csv 하면 원래 데이터가 나옵니다.2.컬럼 생성하지 않고 문제를 풀어도 됩니다. 문제를 풀이하는 방법은 여러가지고 컬럼생성이 원본을 덮어쓰는게 아니라 df 변수의 값을 변경하는 것이에요 3. 시험 채점 기준작업형 1유형은 출력된 값만 채점합니다. 중간에 컬럼을 추가하든 df를 덮어쓰든 상관없습니다.

작업형 2 제출하는 법

네 맞습니다! 제출하기 버튼을 통해 제출하는 것입니다.실제 시험환경 링크입니다https://dataq.goorm.io/exam/3/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%EC%B2%B4%ED%97%98/quiz/2%3Fembed유사 시험환경 코딩팡https://code.sideonai.com/

예시문제 작업형2(ver. 2025)

많이 어려우시죠. 우선! 제가 한개씩 추가하는 이유는 한번에 모든걸 알려드리면 어려워 하셔서 기본적인 흐름 알려드리고 여기서 한 개 씩 더하는 내용으로 반복하고 있습니다.또한 그 데이터에서 다룰 수 있는 내용이어야 설명가능해요.작업형1과 3과는 달리 작업형2 유형만 예시 문제가 기출보다 어려워요기출에서는 카테고리가 다른 케이스는 없었지만예시문제에서는 카테고리가 다른 예시를 보여주고 있어요!따라서 예시에 맞게 준비한다면 set 함수로 비교를 할 필요가 있습니다.

수강 연장 문의드립니다.

조해은님, 안녕하세요. 아쉽네요!! 문의 주신 내년 연장 건은 현재 시점에서는 원칙상 "불가"로만 안내드릴 수 있는 점 양해 부탁드립니다.다만 만료일 기준 한 달 이내에 다시 문의 주시면, 그 시점의 정책과 진도율 등을 함께 살펴본 뒤 가능 여부를 다시 안내드리겠습니다. 모두 가능한건 아니고 경우에 따라 재구매 등 다른 방안을 제안드릴 수도 있습니다.너그러운 양해 부탁드리며, 감사합니다.내년에 꼭 함께 해요

예시문제 작업형2(ver. 2025)

일반적으로 대부분의 데이터가 lightgbm 모델 성능이 좋은 것은 맞습니다.100% "항상" 그런건 아니에요lightgbm은 랜덤포레스트보다 조금 까다로워요 - 컬럼에 특수 문자가 있을 경우 : 에러 - 회귀는 train의 타겟에는 음수가 없었지만, 예측값이 음수가 나오기도 함 (rmsle와 msle에서는 에러)시간이 부족한게 아니라면모델은 2개 이상 비교를 권장드립니다.둘 다 하면 좋고, 못하면 모델 비교는 해주세요! 여기서 지금 점수 구간을 나누고 있습니다.12회 때 5점 단위로 더 까다롭게 점수 구간을 나누었어요

작업형2 모의문제 3 질문

이론적으로 stratify가 없어 Train쪽으로 소수의 카테고리가 몰려 있으면 점수가 더 높게 나올 수 있습니다. test는 알 수 없습니다. 실제 있을 수도 있고 없을 수도 있습니다. (공개하지 않아요)만약 불균형이라면 전체 데이터 학습 후 Test 예측 추천합니다.

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네, 그럼요! 전혀 수강하지 않은 것 확인했습니다.환불 절차 다시 한번 요청해 주세요!다음에 또 기회 된다면 뵙겠습니다!