레이블 인코딩 질문 있습니다

오해가 있습니다 문자 컬럼은 무조건 인코딩 해야함 그런데 카테고리가 같으면 쉽게 인코딩카테고리가 다르면 합쳐서 인코딩 입니다 Set으로 확인하는 이유는 인코딩 하냐 마냐가 아니라 어떻게 인코딩 하면 좋을지에 대한 부분이에요!

작업형1모의문제2문제4

삭제가 된다면 문제 없습니다 굿!! 👍다만 보통 컬럼명을 적고 있어컬럼명만 받아오기 위해 뒤에 컬럼을 붙였어요:)

실제 문제에서 평가지표를 다 외워야할까요?

하나만 한다면 회귀 rmse 분류 f1, rocauc를 추천합니다

모의고사 오류

일시적으로 너무 많은 사용자가 몰려서 막힌것 같은데 이런 경우 영상 하단에 다운로드 버튼으로 데이터를 다운받아 압축을 풀고 코랩에 업로드해서 pd.read_csv(“파일명.csv”)로 불러올 수 있습니다

9회 기출 작업형3 문제 1-3

테스트 해봤는데 똑같이 나옵니다.빈칸 말고 풀이가 있는 코드로mean_squared_error(design_ex, test["design"])**0.5만 대입해 보세요 !아마 그 전에 어떤 처리가 차이가 있는 것 같아요!

앞서서 잘못저장된거 어떻게 취소하나요?

데이터 다시 불러와주세요 !데이터 불러오는 코드를 같은 셀에 넣어주세요 🙂

시험 답안 제출 시 질문입니다.

결과물에서 바로 수치를 확인하고 답안을 제출해도 되는지?? -> 넵 맞습니다. 눈으로 보고 풀고 답적어도 됩니다.

proba와 문자형

[:,1]평가 지표가 roc-auc일 때 확률값을 제출합니다. predict_proba로 예측하면 확률값이 나오고 그 확률 값중 양성(1) 또는 문제에서 묻고 있는 값의 확률을 제출합니다. 그 컬럼을 선택하는 것입니다.proba = model.predict_proba(test) print(proba) # 결과: # [[0.8, 0.2], # 첫 번째 샘플: 클래스 0일 확률 80%, 클래스 1일 확률 20% # [0.3, 0.7], # 두 번째 샘플: 클래스 0일 확률 30%, 클래스 1일 확률 70% # [0.6, 0.4]] # 세 번째 샘플: 클래스 0일 확률 60%, 클래스 1일 확률 40% f1예측 타겟이 0과 1인 경우는 자동으로 양성이 1입니다. 이에 별도로 지정해주지 않아도 되나 A, B와 같이 문자인 경우에는양성이 무엇인지 알 수 없어요. 문제에서 묻고자 하는 이탈률, 오배송 등 을 확인하고 그것을 가르키는 문자를 pos_lable로 선택해주면 됩니다. 모의문제와 마지막 연습문제를 더 풀어보면서 확인해 주세요

필수 인강 리스트

만약에 지금 시작한다면 작업형2 -> 작업형3 -> 기출 -> 예시 -> 꿀팁 -> 연습문제 1. 작업형2 – 가장 출제비중 높고, 점수 확보도 쉬움→ 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 / 꿀팁 섹션→ 인코딩 할 때 에러가 난다면?/ 꿀팁 섹션2. 작업형3 – 모델링 위주 (로지스틱 회귀, 회귀, 상관관계 등)→ 로지스틱 회귀 - 예시문제 작업형3(ver. 2023-2)/ [작업형3] 로지스틱 회귀 분석 섹션→ 회귀분석/ [작업형3] 회귀 분석 섹션→ 상관관계/ [작업형3] 회귀 분석 섹션→ 단순선형회귀/ [작업형3] 회귀 분석 섹션→ 다중선형회귀1/ [작업형3] 회귀 분석 섹션3. 기출 풀이 – 3회 ~ 10회4. 예시문제 복습 – 2025버전 작업형 1, 2, 35. 꿀팁 영상 – 나머지6. 전체 영상 정주행 – 시간 여유 있다면 빠르게 정리하며 마무리영상 정주행과 함께 연습문제 풀어보기 / 마지막 섹션아쉽게도 작업형1은 정주행이 필요한 영역입니다.

작업형1 문제2

np.float64(100.735)은 파이썬과 판다스가 업데이트 되면서 자료형이 함께 나오고 있어요 print()으로 출력하면 자료형은 보이지 않습니다.결과만 알고 결과만 직접 입력하면 되니 자료형이 함께 출력되는 것은 신경쓰지 않으셔도 됩니다.