라벨 인코딩에서 나타나지는 숫자들이 정해지는 기준이 무엇인가요?예를들어, workclass 피처에서 'State-gov'이 왜 6번이고,'private'가 왜 3번인가요? 

처음 질문에서는 결측치를 확인할 때 df.isull().sum()를 사용하셨고 두번째 질문에서는 결측치 확인할 때 df.shape()를 사용하셨는데 두번째도 df.isull().sum()을 사용하면 안될까요? 어떤 차이가있나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요여기서 처음처럼 20이 출력되도록 초기화?하려면 어떻게 해야 하나요?# 20 = 10 + 10 box = box + box box

시리즈 선택할때 저는 왼쪽처럼 대괄호 하나만 해도 데이터프레임처럼 나오는데 강의에는 오른쪽처럼 나오시더라구요어떻게 된걸까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요6:42 부터 quantile 에서강의를 따라하면 에러가 나는데 어디서 수정을 해야할까요

15:10~13초 부분인데.. 왜 train하고 test 데이터를 같이 채워야 하나요>?

중복 제거 함수에서 subset 없이 바로 keep='last'해도 되나요?-> drop_duplicates(keep = 'last')  subset과 keep 서로 앞뒤 바뀌어도 되는 건가요?-> drop_duplicates(keep = 'last', subset = [~])

train_iloc[] 함수에서 연속된 두 피처 말고떨어진 두개의 피처(ex. age, income)로 분리하려면 어떻게 대괄호 안에 적어야하나요?

코랩 작성 시 회색 문자로 힌트 같은게 계속 뜨더라구요..이거 없앨 수 있는 방법 있나요?제가 생각한 것으로 하고 싶은데, 자꾸 보이네요.. 

# XGBoost from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[8.8499719e-01, 1.1500280e-01], [9.5693278e-01, 4.3067228e-02], [5.9604776e-01, 4.0395224e-01], [9.1923535e-01, 8.0764659e-02], [7.2003794e-01, 2.7996209e-01], [9.8670012e-01, 1.3299899e-02], [9.9945015e-01, 5.4984458e-04], [9.1459018e-01, 8.5409813e-02], [1.7607212e-03, 9.9823928e-01], [9.4050205e-01, 5.9497967e-02]], dtype=float32) XGB의 결과값이 이렇게 나와도 되나요..?

y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) 이렇게 하면 50k 보다 큰 값에서는 1이 나오는데, 만약 3개의 값으로 나오게 하려면 어떻게 해야하나요? (0, 1, 2) 등등 그리고 윗 코딩대로 진행하면 <=50k 는 자동적으로 0이 되는건가요? 이유가 있을까요?

7회 기출유형(작업형3)에서 상관계수 구하는 문제, ERP와 각 변수 사이의 상관계수 계산이면 ERP 자기자신(상관계수 1)은 빼고 다른 변수들하고만을 말하는걸까요?

0안녕하세요,,저는 필기 유효기간 마지막 실기시험을 2과목 40점, 3과목 10점으로 탈락했어요,,빅분기실기 강의 유효기간이 11월 10일까지라서,, 급하게 다시 필기취득하고, 또다시 실기접수를 하였습니다.유효기간이 며칠안남아서,, 혹시 일주일만 더 연장해주실 수 있나요?아니면 추가 비용납부해서 연장이 가능할까요? 

안녕하세요? 강사님이 저술하신빅데이터분석기사 실기관련해서 로지스틱회귀 419쪽 문제 중에 p-value가 0.05보다 작은 유의한 변수만 사용한 ~~~~여기서 교재는 독립변수로 age , service, booked가 되었는데.service도 0.05 넘는 독립변수가 아닌지요? 이 것도 제외 해야 하는것이 아닌지요?

line = int(X_train.shape[0]) X_train = all_df.iloc[:line, :].copy() X_train 이렇게 된 코딩은 iloc에서 line까지가 아니라 line-1까지 가져온다는 뜻 아닌가요?ㅜㅜ 강사님께서 line까지 가져온다고 말씀을 주셔서요.

n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols : le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) 이렇게 했는데, --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'age' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'age'age와 관련된 이상한 오류가 뜨네요...

2회 기출유형(작업형2)에서 랜덤포레스트나 XGB에서 하이퍼파라미터 (max_depth)같은거 지정해서 성능 높여도되는걸까요?

train = pd.get_dummies(train[cols]) test = pd.get_dummies(test[cols])하고나면 train과 test에 인코딩된 컬럼만 보여집니다.  

~와 같다라는 식을 쓸때 =가 아닌 == 로 표기하는 이유가 있을까요?