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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기
boxcox를 변환하는 코드 에
from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax # 왜도가 1보다 높은 수치형 변수를 출력하는 코드 high_skew = skewness_features[skewness_features > 1] high_skew_index = high_skew.index print("The data before Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) # boxcox를 변환하는 코드 for num_var in high_skew_index: all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())위와 같이 코드를 실행시켰을 때 다음과 같은 에러가 발생하였습니다. <ipython-input-72-7b0af0216c6e> in <cell line: 11>() 10 # boxcox를 변환하는 코드 11 for num_var in high_skew_index: ---> 12 all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1)) 13 14 print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head()) BracketError: The algorithm terminated without finding a valid bracket. Consider trying different initial points.
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레몬에이드 데이터 자료에 없습니다
강의자료에 레몬에이드 파일이 없는데어디서 다운받아야 하나요
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결측치 채우기 부분 관련 질문
안녕하세요 선생님. 결측치 채우기 섹션에서 궁금한 부분이 있어 질문을 드립니다.결측치 채우기 부분에서 왜 문자열 데이터는 빈도가 높은 데이터 순을 대치하는 방법을 적용하는지 궁금하여 여쭤봅니다. 그리고 그 아래 코드에 .mode()는 어떤 것을 의미하는 지 알려주시면 감사드립니다.그 부분과 연결지어 아래 부분에,# 이제 각 Feature 마다 빈도수가 가장 많이 나타나는 값을 추가하는 코드를 작성한다.for i in final_cat_vars: all_df[i] = all_df[i].fillna(all_df[i].mode()[0])빈도수가 가장 많이 나타나는 값을 왜 추가하는지 알려주시면 감사드립니다.
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데이터셋 압축 문제
강의안과 조금 달라졌는지, 데이터셋이 압축되어 있었어요. 하단의 코드를 데이터 다운로드 다음에 추가하니 잘 돌아갑니다! import shutil shutil.unpack_archive("house-prices-advanced-regression-techniques.zip")
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주피터 노트북, 비쥬얼 스튜디오 다안되는데 다른 방법이없나요
비쥬얼 스튜디오에서는 이렇게 뜨고 주피터 노트북에서는 아예 작동이 안됩니다. 강의 어디부분에서 어떻게 하라는지도 안나와있어가지고 어떤 프로그램을 이용하는지 신속하게 알려주시면 감사하겠습니다. 해결방법도 알려주시면 감사하겠습니다.
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강의자료
강의자료 _JS 파일 크롬으로 실행 시 스크립트로만 뜨는데 어떻게 실행을 해야하나요?? 윈도우, 알집으로 압축 풀었습니다
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레몬에이드 데이터 자료에 없습니다
데이터자료 어디서 다운받아야 하나요 강의자료에서 볼수 없던데요
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선생님 문의드립니다.
안녕하십니까. 선생님 수업을 듣다가 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 진짜 재난뉴스 분류 대회 강의를 수강하면서 다른 대회에도 참여해보고 싶다는 생각이 들었습니다. 혹시 이 대회 이후에 kaggle에 있는 텍스트 기초, 꼭하면 좋을 것 같다는 대회가 있다면 추천 가능할까요?