ob = df.value_counts(normalize=True).sort_index() ob = ob.to_list()   ex = [0.1, 0.05, 0.15, 0.7]즉, 관찰값과 기댓값을 비율로 입력하여관찰값 [0.2, 0.15, 0.1, 0.55]기댓값 [0.1, 0.05, 0.15, 0.7] 으로 비교하면 안되나요?비율은 같은데 통계량과 P-value 가 다르게 나오네요.

원핫인코딩 하니 0,1이 아닌 True, False로 결과가 나왔습니다.수치결과가 다르지는 않았어서 큰 문제는 아닌것같은데, 0,1,로 나타낼 방법은 없을까요?

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:458: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = checkoptimize_result( 계속 이 문구가 뜨는데, 문제가 있는 걸까요??

궁금합니다

계속 질문드려 죄송합니다 ㅜㅠ 들여쓰기했는데 이번에 Song.from_dict() missing 1 required positional argument: 'data' 이런오류가뜹니다.. 너무 질문이 많아 죄송합니다..

기출2회를 풀고 있는데요주어진 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) 이 문제를 시험환경에서 풀면len(df)*0.8 df = df.iloc[:80] df before = df['f1'].std() median1 = df['f1'].median() # 20.574853076621935 import numpy as np df['f1'] = df['f1'].fillna(median1) after = df['f1'].std() # 17.010788646613268 이게 한 창 안에서 한번에 코딩이 되면서before과 after 둘다에 17.010 어쩌고가 들어가서print(before-after) 을 하면 0이 되더라고요 실행은 한 코딩창 안에서 진행해야 하는데그럼 숫자를 따로 저장해서 20.574 - 17.010 을 출력해야 하나요?  

안녕하세요첫 실기 준비이다 보니 궁금한게 너무 많네요 ㅠㅠ 2유형 평가는 순수하게 제출된 csv 파일로만 평가되나요?아니면 풀이한 코드까지 평가 대상인가요?

안녕하세요, [작업형2] 머신러닝 및 평가지표-모델링 및 평가(회귀) 강의에서결과값을 예측하는거에 대해 회귀분석이니 y값을 예측하는거고.. 이 하나의 값은 무엇을 의미하나요 ??평가방식이 RMSE이니 charges의 평균의 루트를 씌운값일까요 ??  

 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.chrome.options import Options from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager chrome_options = Options() chrome_options.add_experimental_option("detach", True) service = Service(executable_path=ChromeDriverManager().install()) webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) chrome_options.add_experimental_option("excludeSwitches",["enable-logging"]) driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://nid.naver.com/nidlogin.login?svctype=262144') driver.maximize_window() id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#id") id.send_keys("제 네이버 아이디 입니당")ㅜㅜ자꾸 크롬창이 꺼지는데 어떻게 해야할까요 좋은 강의 항상 감사합니다! ;)  

안녕하세요라벨인코딩 질문드립니다. 피처 엔지니어링 > 라벨인코딩 강의 부분 중에LabelEncoder 를 le 라는 변수에 선언하고,이후에 반복문 안에서 한 번 더 le 라는 변수에 encoder 를 다시 할당(?) 해주는데 뭔가 초기화(?) 같은 역할을 해줘야하는건가요?아니면 반복문 안에 le = encoder() 부분은 생략해도 무방한가요?  le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() # 이 부분이 꼭 들어가야하나요? X_train[col] = encoder.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = encoder.transform(X_test[col]) 

강의 제목 : 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)섹션 7 - IT/데이터 분야를 위한 지식: XML 데이터 포멧 다루기1 (업데이트)해당 영상의 강의자료 "XML_AND_CRAWLING_FUNCODING.txt"가 ipynb 파일이 아니라 txt파일로 업로드가 되어있습니다.직접 파일 형식을 .ipynb로 변경해보려 했지만 어려움이 있었습니다.번거로우시겠지만 ipynb 파일로 다시 업로드해주시면 정말 감사하겠습니다.

다른분들이 질문남긴거에 답변 달아주신걸 봐도 아직 이해가 안되는 부분이 있습니다.<작업형2 모의문제 3 수업노트 중> y_test 파일의 최종 결과파일의 데이터는 0 아니면 1인 이진분류인데,predict_proba로 제출한 값은 확률값인데,이 부분 확률로 제출하는게 괜찮다고 설명해 주신 부분을 보았는데도 아직 명확하게 이해가 되지 않습니다. 이 성능평가에 대한 부분을 어떻게 이해하면 될까요? 

캐글에서 문제 풀어본후 저장안되게 하는 방법이 있나요?다시 풀어보고 싶은데 한번 실행한 코드는 저장되서요 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보계속 맞게 적었는데 안되는데 머가 오류일까요?

https://www.itworld.co.kr/news/302737 안녕하세요! 파이썬 공부를 위해 강사님의 강의를 열심히 듣고 있는 학습자입니다.다름이 아니라 Python GIL에 대한 공부를 더 하고싶어 검색을 하던 중 해당 기사를 접하게 되어서 Python's GIL 강의에 내용에서 달라지는 부분이 있는지 궁금합니다!좋은 강의를 제공해주셔서 정말 감사합니다!

평가 데이터 분할 시 random_state를 예제와 동일하게 2022로 지정 후에 의사결정나무, 랜덤포레스트, XGBoost가 포함된 각 셀을 실행하면 강의 시 설명한 예제 pred[:10]과 값이 제가 직접 실행한 값과 다를 수 있는가요?특히, 의사결정나무와 랜덤포레스트는 여러 번 실행하면 roc_auc_score 값이 계속 변경되는데 미세한 차이로 변경되어 채점 시 불이익 없는지도 궁금합니다. 아래와 같이 재실행 시 값이 변경되는 알고리즘을 정리했는데 맞는지 확인 부탁드립니다재실행 시 값 변경분류DecisionTreeClassifierRandomForestClassifier회귀RandomForestRegressor 재실행 시 값 변경 X분류XGBClassifier회귀LinearRegressionXGBRegressor

f3 컬럼에서 결측치 채울때 mode[0] 이 아니라 그냥 mode 값을 넣으면 안되는 이유가 뭘까요? ㅠㅠf3 컬럼의 'gold'값을 가진 데이터의 수를 출력할 때 sum()함수 말고 len()함수를 썼더니 결과 값이 다르게 나왔어요. 차이점이 뭐가 있을까요? ㅠㅠ 

데이터베이스 sqlite연결하고models.py 파일들어가서도 변경했습니다변경하고 모델 Song 클래스 table까지 생성완료했습니다그런데 사진과 같이 예상외 오류가뜹니다 그전까지는 핫트랙 홈페이지가 잘떳습니다오류내용보니 전혀 건들이지 않는 views.py song.from_dic 에서 오류가 먼저 났습니다    이유를 잘 모르겠습니다...

작업형2에서 어떨때는 스케일링과 인코딩을 하고, 어떨때는 하지 않는데 스케일링과 인코딩은 선택사항인가요??

7회 기출유형 작업형3 문제1-3 질문입니다. model = logit('gender ~ weight', data=train).fit() target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) >0.5 # (0.5보다 크면 1, 0.5보다 작으면 0)  학습 후 예측값을 넣어주는데 predict 라는 값을 그대로 넣어주는것이 아니라 조건을 넣어 True,False 의 값을 넣게됩니다. 앞전에 작업형2에서는 pred 값을 그대로 넣었는데 0.5 를 입력하여 pred 에 넣는이유는 무엇이고 0.5 는 어디에 정의되어 있는건지 궁금합니다.