랜덤포레스트로 학습시킬때마다 아래와 같은 에러가 납니다. 어디를 고쳐야할까요?(RandomForest에 random_state 값을 넣어도 똑같았습니다)(모델학습 이전단계에서는 강의와 동일하게 모두 잘 실행되었습니다)아래 검증데이터 분리는 잘된것 사진 첨부했습니다

네이버쇼핑 크롤링 수강 중입니다. 데이터를 엑셀로 저장시 링크를 하이퍼링크로 저장하고 싶습니다. 즉, 엑셀 오픈해서 링크를 클릭하면 해당 물건이 바로 열리도록 하고 싶습니다. 아래 1번은 되는데, 2번은 되지 않습니다.문제는 엑셀에서 하이퍼링크 저장시 255자 제한이 있어서 그런 거 같습니다. 데이터 저장 시 해결할 방법이 있을까요?  네이버 링크link = '=HYPERLINK("' + "https://www.naver.com" + '","링크")' 쇼핑몰 링크=HYPERLINK("https://cr.shopping.naver.com/adcr.nhn?x=GwvRQqYCu%2BX8ZwpHCECcSv%2F%2F%2Fw%3D%3DsIn%2F3Yf0iawU%2FzYEzOgBb07i9rrLilELSXaeDEWTHUjtksg%2BYslp4t2Zt1cdDccTdi7DZdZimWRXHZMabDRX2%2B0qx7Bhh0Caeclo2i1Y7qOjFHLn4wLuCnoHhSfPE4oks1bvHhHAfdqzhIkba38yyQMi30QtKP1mA7BYZPpxeJLexWvZfe2todmJfmpbNrXnq6vlxEEPFYikY%2FFgWDJTeh03Mlu1kRkTyoaI3uw69wpRITi0bKHCP2rGy6hahVn%2B%2FZFBJ7H6pZqRmC993ssAkNKg2IE65NtMdlJVi06ALuC2AbCY81f975eS5nfR25FBiP83WAv8GAIoQ0MwLPWeb%2FcJtwFagNdosKd1Zse6UhJ%2BzaLo3YojXuQJMvdaZ%2BI%2FyctBNJeJkeiSk%2FpIY4IZgm7f5ZWpM0X6C8Lqgv9yl84OxyTNOpvF5JKAAUscSxRXpeCJA4vgneLxHO126ixVGIQneuqvZhheEd%2B4ASDHeLEMX6dOjXdNdhYZO31pYVC%2BHCJkBzybiEA%2BrGVfnMGK9vAlypD3xRxtfsji%2Flj2GA5OdSlPOZBN6V54TTL6u%2FzFsCXIMYKkzT061mzrwfgc%2F8GThNu%2B1yBb0rg6nns0Ykn3LVWGr8fvvH1mWvUgXPK6j&nvMid=21813412965&catId=50013800","링크")

아래와 같이 입력했습니다

안녕하세요. 스케일링에 대해서 여쭤보고 싶은게 있습니다. 스케일링을 진행할 때, 인코딩된 범주형 변수와수치형이지만 범주형 성격을 띄는 변수들도 함께 스케일링을 진행해주어야 하는지 궁금합니다.

random_state, max_depth, n_estimators 같은 하이퍼파라미터튜닝은 모든 회귀, 분류 모델에서 사용가능한가요?

선생님, 실제 시험에서 테스트 사이즈와 랜덤 스테이츠를 입력 해 줘야하나요?사이즈값이나 스테이트값 작성하는 기준은 무엇인가요!?  

시험에서는 따로 라이브러리를 추가할 수 없다고 했던것 같은데... 강의에서 공부를 할때 sklearn 등 라이브러리를 불러오는 코드는 시험에서 따로 작성하면 안되지요?예시 : from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 예시 문장을 시험에서 작성해도 되는지 궁금합니다.

사후검정을 진행할 때 선생님이 대표적으로 '투키' 하고 '본페로니' 두개를 많이 쓰신다고 하셨었는데.혹시 투키하고 본페로니 둘다 알아야할까요? 아니면 둘중에 하나만 외워도 될까요?

게시판만들기- 글리스트에서 3분:13초가량 현재 구글은 무한스크롤방식으로 바뀌었던데 page를 어떻게 처리해야하나요? 그냥 똑같이 써도되려나요?

다수의 강의들이 화면이 아래 그림과 같이 나오지 않습니다. 일부 강의는 잘 나오고 일부 강의는 음성만 나오네요.

기출문제 1번에서는 출동시간과 도착시간이 년월일시분초 다 있어서 datetime에 문제없는데혹시 출동시간 컬럼에 102030 시분초 또는 년월일만 있어도 datetime으로 변경이 가능한가요?만약 변경이 안된다면 변경하는 방법이 궁금합니다.

일방적인 수업이 아닌 양방향의 수업을 지향합니다. 게시판에서 질문을 적극적으로 활용하세요. (이해가 되실 때까지 지속적으로 질문을 던지시는 것이 중요합니다. 업무일 기준 2~3일 내에 답변을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.)다만, 질문이 이해될 수 있도록 (상식 수준에서), 다듬어 주세요.게시판 공개가 어려운 경우에 메일로 연락주시길 요청 드립니다. (daniel@datatrain.education)수업을 빠르게 한 번 쭉 들으신 후에, 한 번 더 학습하실 것을 권장드립니다.  안녕하세요 강사님 수업을 듣다가 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 수업을 들으면서 devcontainer.json를 생성하고 rebuild container를 하면  1. devcontainer.json의 "build" 정보를 이용하여 docker build 를 진행docker run ~그 외 추가적인 과정한다고 이해했습니다. 그리고 Dockerfile을 image로 만들 때, build를 하는 것으로 알고있습니다. 실습에서 Dockerfile과 json 파일에서 "build" 부분을 수정하지 않고, "runArgs", "customization" 을 추가했는데 build를 다시 해야하는 점이 이해가 가지 않습니다...ㅠㅠ devcontainer.json의 수정 사항을 적용하거나 실행하기 위해서는 build과정이 필요해서 그런 것 일까요??그리고 devcontainer.json을 수정하고 rebuild하면 container가 재생성이 되는 것인가요?? 또한 처음에 devcontainer.json 파일을 생성하고 New Dev Container 가 아닌 Rebuild container를 하는 이유도 궁급합니다. 감사합니다.   

문제2주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산)풀이# your code df = pd.read_csv("members.csv") # df.shape df1 = df.loc[:79] df1.isnull().sum() # print(df1.describe()) bf = 20.574853 # print(df1.head()) # print(df1.isnull().sum()) df1['f1'] = df1['f1'].fillna(df1['f1'].median()) # print(df1.isnull().sum()) # print(df1.head()) # print(df1.describe()) af = 17.010789 print(bf-af) 이런식으로 describe함수에서 나오는 값으로 풀었는데실제 시험에서도 이렇게 문제를 풀어도 상관없을까요?? 영상에서 풀이한 값과 소수점 자리가 다르더라구요..

실제로 시험이 나올때pred[:,1]를 무작정 쓰면 큰일날것 같습니다.어떨때는 pred[:,1]을 쓰고 어떨때는pred[:,0]을 쓰는게 맞는지 알려주시면 감사하겠습니다.단순히 분류값이 0일 확률에 대한건 pred[:,0], 1에 대한건 pred[:,1]로 보는게 맞는건가요?

작업형 2번에서'결측치'가 있다면 그 결측치들을 삭제하고 진행시키는 게 좋을까요? 아니면 그 결측치들을 전부 0으로 채우는 게 나을까요?혹시 이렇게 그냥 아예 결측치 컬럼을 삭제하거나 0으로 채워도 40점이 나올 수 있을까요.? ㅠ

검증데이터를 분리할때X_tr, X_val 은 (909, 12) (161,12) 로 열이 12인데 y_tr, y_val 은 왜 열값이 안나오는지 궁금합니다.이 질문에 대한 답변을 받았는데 답변이 이해가 안가서 재질문합니다~ 이해하기 쉽게 설명이 더 추가될수 있을까요? 받은답변: 와우! 정확히 보셨어요! 거기에 만약 1이 적히면 데이터프레임이 됩니다. 모델 학습시 타겟이 데이터프레임으로 들어가면 워닝이나 에러가 발생할 수 있어요. 시리즈라서 열값이 나오지 않습니다.

머리식힐겸 유튜브 채널에 있는 강의도 1~2개 봤는데유형 바뀌기 전에 강의들이라...현재 수강하고 있는 강의 위주로 복습하는게 맞겠죠!? 바쁘신데 공부법 질문만 올려서 죄송합니다 ㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다. df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3)그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요?1. print(df['f3'].sum())2. print(sum(df['f3']))

선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 예전에 혼자 공부할 때 데이터 분할을 할 때 stratify를 설정해서 데이터 불균형을 처리한다고 들었는데, 제가 놓친 것일 수도 있지만 선생님 강의에서는 따로 이에 관한 설명을 본 적이 없어서 질문드립니다. 2유형을 푸는 데에 있어서 stratify는 굳이 설정을 안 해도 문제가 없을까요? 아니면 시험 볼 때 설정을 해놓는 게 더 좋을까요?

강사님 요거 왜 오류걸리는걸까요, 어제 문제 1번까지 듣고 오늘 다시 강의들어서 그런걸까 싶어서 이전 셀 실행까지 해보고 오탈자 검수도 계속하는데, 다음 단계로 넘어가지않아요ㅠㅠ원래 이렇게 어렵나용.. 비전공자라 그럴 수 있다고 생각되지만 너무 어렵네요..ㅠㅠ