작업형 2 모델, 평가, 예측

1개로만 출제되고 평가 합니다.학습하는 과정이어서 일부 과정에서 여러가지 평가 지표를 이야기 하고 있습니다참고 부탁드려요! 그리고 검증데이터로 평가지표로 평가하는 것은 시험 점수와는 관계가 없습니다.셀프 채점이라고 생각해 주세요!

수치형 자료 선택

cols = train.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns과 같이 .columns를 붙여주세요 해당되는 컬럼명만 리스트 형태로 받을 수 있습니다. train.select_dtypes(include=['int', 'float']) 의 결과는 해당 컬럼의 데이터까지 그러니깐 데이터 프레임으로 결과를 얻어요

예시문제 작업형3 소문제3번 등분산

작업형1과 3은 정답이 있는 문제입니다.이에 문제에서 요구하는 검정만 수행하면 됩니다. 만약 서술형 문제라면 등분산 검정이 필요합니다.

실행 실패했는데 봐주실 수 있으실까요? ㅠㅠ

숫자 0 이 아니라 영문 대문자 O (오) 입니다:)

비교 연산자 == 의 해석이 어려워요

df['age'] == round(df['age'], 0)만약 데이터가 3, 3.7, 4가 있다고 가정할게요df['age']의 결과는 3, 3.7, 4입니다. round(df['age'], 0)의 결과는 3, 4, 4 겠네요비교를 하면 3 == 3 -> True3.7 == 4 -> False4 == 4 -> True조건이 cond에 저장됩니다.

오징어게임 챌린지

질문 삭제 된 것으로 확인했습니다. 💪

object형 컬럼 카테고리 비교

네, 무조건 합친다면 아무런 문제가 없습니다. 현실에서는 카테고리가 다른 경우가 많은데 빅분기에서는 카테고리가 다른 케이스가 출제된 적은 없어요!

데이터 프레임이 안만들어지네요

상단에 ‘Drive 복사’를 눌러서 본인 구글 드라이브로 카피해서 수정가능해요 🙂

17강 판다스 시계열데이터 풀이에서 100일째 되는 날

앞에 어떤 실행이 있었을 것 같아요!해당 셀에서 [런타임] - [이전 셀 실행]또는 [런타임] - [모두 실행]을 통해 다시 한번 진행해 주세요:) (사진)

하이퍼파라미터 필수여부

네! 하이퍼파라미터 튜닝없이 40점이 문제 없습니다.다른 유형과 달리 작업형2 난이도는 상승하지 않은 상황이에요!