저는 df 말고 members = pd.read_csv("members.csv")로 쓰고 싶은데 상관없나요??  

18분 20초 부분에 랜덤포레스트로 모델을 만드시고 r2 스코어 시행결과 0.0770341 로 나왔습니다. r2 값은 1에 가까울수록 설명력이 높다고 들었습니다. 그렇다면 만드신 랜덤포레스트 결과물로 제출해버리면 채점관들이 "아 r2 점수가 낮으니 이건 설명력이 낮은 모델이군" 으로 생각해서 감점당할 수 도 있나요??

안녕하세요! 데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1 강의에 필요한 data.csv 파일이 보이지 않습니다. 말씀주신대로 새로고침도 해보고, 파일 링크도 여러번 복사해서 해봤는데 안보입니다 ㅠㅠ

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ㅇ작업유형3의 예제파일"cellphone2"가 안보인다고 문의를 드렸습니다. 파일이 올려져 있다고 캡쳐 화면을 주셨길래 제 화면을 캡쳐해서 제 화면에는 없다고 보내드렸는데 아직까지 회신이 없어 다시 문의드립니다. 제가 가이드해주신 코드로 연결했을 때 보이는 파일 아래에 캡쳐해서 드립니다. 그리고 문의사항에 대해서 해결이 안되었는데 "해결됨"으로 나와있는데.. 이건 왜 그런건지요? 제가 파일의 못찾아서 그럴 수도 있으니 정확한 파일 경로 알려주시기 바랍니다.  

import pandas as pdX_train = pd.read_csv("X_train.csv")X_test = pd.read_csv("X_test.csv")y_train = pd.read_csv("y_train.csv")cols = X_train.select_dtypes(exclude = 'object').columns  # cols = ['id', 'age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week']X_train[cols] = X_train[cols].fillna(0)X_test[cols] = X_test[cols].fillna(0)y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y, test_size = 0.1, random_state = 2022)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier()rf.fit(X_tr[cols], y_tr)pred = rf.predict(X_val[cols])pred = rf.predict(X_test[cols])submit = pd.DataFrame({          'id': X_test['id'],          'income': pred})submit.to_csv("990906.csv", index=False) 제가 작성한 코드입니다. 문제1을 심플하게 설명해주셔서 제가 그 과정에 검증데이터 분리과정을 넣어 자체적으로 작성한 것입니다확인해보니 y_train의 크기는 (29304, 2) 이고, y_tr의 크기는 (26373,) 더군요여기서 궁금한 것이 y_train 칼럼은 id, income 인데 단지 "y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) )" 코드가 실행되엇다고 해서 어떻게 y의 칼럼이 "id"가 삭제되고 "income' 만 남아있는지 궁금합니다. y_train.drop("id")를 작성하지 않았는데 id 칼럼이 삭제되어 의문이 들었습니다! 

# 포도당을 제외한 이상치, 평균값으로 대체cols = ['BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', 'BMI']cols_mean = X_train[cols].mean()X_train[cols] = X_train[cols].replace(0, cols_mean)선생님께서는 이렇게 train 데이터의 결측치만 평균값으로 바꿔주셨는데 X_test도 같이 바꿔줘야 하는게 아닌가 해서 질문드렸습니다. 그리고 만약 바꾸어 주는게 맞다고 하면 밑에 있는 코딩처럼 다시 한번 X_test[cols]값들의 평균을 구한 다음 하는건지 아니면 위에 있는 train 데이터의 cols_mean을 사용하는건지 궁금합니다!!# cols_mean = X_test[cols].mean()# X_test[cols] = X_test[cols].replace(0, cols_mean)

캐글 T1-12 문제에서 100%가 넘는 접종률은 제거 한다고 되어 있는데 위에 df2 = df[1:] 이게 이상치를 제거 하는게 맞는건가요?처음 실행 했을 때 100이 넘는 값이 나왔고, 실행 할 수록 프린트 되어 나오는 값이 달라집니다.그리고 저게 이상치를 제거한다는게 맞다면 저 코드(?)의 의미는 무엇인지 궁금합니다 [1:] 이부분이...

5-3 수업 자료에서 train = train.drop('id, axis = 1)test_id = test.pop('id) 를 썻는데 여기 3-5 문제2 에서도 검증데이터 분리 전에 X_train = X_train.drop('id, axis = 1)X_test_id =X_ test.pop('id)을 쓰고 그대로 진행해도 될런지요?? 진행해보았는데 22222.csv 파일 내용을 보면강의와는 수치가 조금 다릅니다id income11574 0.0315847 0.0117655 0.119790 0.4731812 0.05 이런식으로 나오는데 저의 풀이도 맞는지요! 

안녕하세요 model.fit과 pred사이의 관계가.. 궁금해져서 질문남깁니다. 처음에 공부할 때는 아무생각 없이 따라쓰면서 'rf.fit에는 x_train, y_train['target'] 변수 두개 넣고 rf.predict에는 x_test 넣어야지' 이렇게만 생각했어요. 근데 이번에 '시험환경에 적응하기'강의에서 문제를 푸는데 궁금한것이 생겼습니다. model.fit(X_train, y_train['gender']) ======1pred = model.predict_proba(X_test)라고 하잖아요? =====2 이게 X_test는 이제 막 선언(2)했고(이전에 X_test에 대해 뭐 한 게 없는거 같다는 의미로요 - 뭐 한게 있으니까 결과가 저렇게 나오는거 같긴한데 말이죠,, ) 이전에 X_test와는 독립적인 X_train, y_train이 fitting(1)된건데.. 어떻게 X_test라는 변수로만 생긴 pred가 결과적으로 '남자인 확률'을 맞히게 되는건지 ..모르겠습니다.  이 관계를 모르니까 '남자인 확률'을 구하려고 할 때 왜 predict에 X_test['gender']가 아니고 X_test를 넣는지도 모르게 되고 말이죠 근데 결과적으로 pred 나오면 gender에 대한 prediction이 나와요(아마 y_test['gender'] 때문인듯 하지만.. )질문이 되게 구구절절인데 요약하자면 model.fit(그리고 그 변수)와 model.prediction(그리고 그 변수)의 관계가 궁금합니다..!! 위 내용은 왜 이게 궁금해지게됐는지에 대한 과정이구요  제가 자체적으로 한 필기에서도 관련 내용을 못 찾겠고 어느 강의에 있을지 찾기 힘들 거 같아 질문으로 올립니다 감사합니다!  

수업에서는 구글드라이브를 이용한 코랩을 사용하시는데, 저는 주피터 노트북으로 실행하고 파일을 관리하고 싶어서요 ㅠㅠ혹시 강의 노트로 올려주신 코랩에 있는 자료를 주피터 노트북으로 내보내서 사용하는 방법이 있을까요?

38회 기출 3과목 해설 동영상 파일이 잘 못 올라간 것 같습니다! 재업로드 부탁드립니다.

혹시 아이패드 이용해서 공부 중이신 분 있으시면 팁 공유 좀 부탁드려요. 노트북이 없어요..ㅠㅠ

교육영상 4강. 작업유형1-문제(1)에 대한 코드는 어디서 받을 수 있나요? car_crashes라는 dataset을 불러오도록 코드가 짜져있는데 해당 샘플파일은 어디서 받을 수 있는건지요..?

코드 답안 작성 시, 암묵적으로 EDA 과정을 거치게 되는데 모의고사 3에서의 EDA는 head(), value_counts(), isnull().sum(), describe()를 사용하여 탐색적 분석을 하게 되는데 이 함수를 실제 시험에서 반드시 써야하는지 궁금합니다(isnull()sum()은 결측치가 있는지 확인하는 함수이니 무조건 사용하여야 할것 같고 value_counts나 describe는 쓰지 않아도 될 것같은 생각입니다)

a = a[:int(len(a)*0.5)]cond = a['target'] == 0 print(trunc(a[cond]['proline'].mean())) 이렇게 작성했는데 trunc함수가 정의되지 않았다고 오류가 나네요... name 'trunc' is not defined

프린트문 아래 보이는 코드는 뭘까요ㅠㅠ제가 뭘 잘못한걸까요?ㅠㅠ<ipython-input-42-94425356488d>:10: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrameGroupBy.sum is deprecated. In a future version, numeric_only will default to False. Either specify numeric_only or select only columns which should be valid for the function. df = df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index()

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 문제 예시에 나와 있는 cellphone2. csv파일을 찾을 수가 없습니다.

안녕하세요.  예를 들어 작업형2는 1문제이고 40점인데, 틀려서 0점이거나 40점인지 아니면 풀면 그 중에서 어느정도 점수 인정해서 부분 점수가 나오는지 궁금합니다.

빠른 해결 부탁 드려요!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의는 29304개 실제 데이터는 19281개 입니다.