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.

데이터 프레임 작성과정에서 위와 같이 오류가 나는 이유는 뭔가요....?

실습 데이터와 강의 자료는 어디에서 찾을 수 있을까요? 위치 링크 부탁 드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님~ㅎ 유익한 강의와 시험을 위한 오징어게임에도 참여중인 수강생입니다! 다름이 아니라 어제자 미션에서 fillna를 이용해서 결측치 값을 컬럼의 중앙값으로 채워야 하는 부분이 있었는데요 ? 저는 결측치가 있는 column을 따로 지정하고 for문을 사용했는데.. 다른사람의 코드를 보니 df=df.fillna(df.median())df의 median()은 어떤 값인지 .. 결측치가 하나일때는 그 값만 채워질것 같은데...결측치가 여러개일때는 컬럼 사용없이 자동으로 결측치가 있는 컬럼의 결측치를 채워주는건가요 ?

안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다. 문제 풀이 중에 질문이 있어서 문의 남깁니다. 작업형 1 모의 8번 문제도 groupby 메소드를 사용하고 ( .groupby( ).sum() )모의 9번 문제도 groupby 메소드를 사용( .groupby( ).count() )한 다음 특정 조건의 값을 찾는 과정을 진행하는 부분에서 같아보입니다. 다만 8번 문제에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해 원하는 값을 출력했고,9번 문제는 이걸 사용하지 않고 .index[ ] 로 사용해서 풀이를 하셧는데요. 그래서 스스로 연습해보려고 8번 문제에서는 .index[ ] 를 사용해서 풀어봤더니 ('대구', 0) 라고 나오더라고요. 9번 문제는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해서 정답인 "11"을 바로 출력 가능했습니다. 문제에서 가장 적거나(오름차순), 가장 많은(내림차순) 구하는 경우도 있지만, 몇번째 값을 찾으라는 것도 있으니그냥 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용하는 법 하나만 외워서 풀어도 될까요?? 여러 방법을 알고 있으면 좋긴하겠지만, 제 경우는 서로 헷갈리는 경우가 있어 머리가 더 복잡하더라고요.그래서 두 방법중에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 사용법을 외우는게 괜찮지 않을까 싶어서 여쭤봅니다.혹시 index[ ] 를 사용하는 법이 쉬우면서 범용성이 좋다면 요령을 알려주시면 감사하겠습니다  아래는 제가 연습하면서 작성한 코드입니다.문제9 에 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 적용해서 품# 문제 9 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") df["subscribed"] = pd.to_datetime(df["subscribed"]) df["month"] = df["subscribed"].dt.month df = df.groupby("month").count().reset_index() print(df.sort_values("subscribed",ascending=True).iloc[0,0])  문제8에 .index[] 사용시 출력값이 깔끔하지 않음# 문제 8 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) df = df.fillna(method = "bfill") # << 바로 뒤에 있는 값으로 대체 method = "bfill" 바로 앞에 있는 값 대체 시, method = "ffill" # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) dfgb = df.groupby(["city", "f2"]).sum(numeric_only=True).reset_index() ## dfgb.sort_values("views",ascending=False).index[2] # 출력값 ('대구', 0) dfgb = dfgb.sort_values("views",ascending=False) dfgb.sort_values("views",ascending=False).iloc[2,0] # 출력값 '대구'   

validation data나 마지막 test나 model.predict_proba()통해 확률로 결과를 얻고 나서,평가 할때는 y_val이나 제공된 y_test 는 [0또는 1]로 구성된 배열입니다이 경우, model.predict()로 우선 0또는 1로 예측하고 평가도 이미 주어진 y_val또는 y_test로 한 뒤결과 제출시에만 model.predict_proba()를 사용해서 아웃풋 포멧에 맞춰야 하는것은 아닌가요?

 강의 7:04 초 쯤에 p-value값이 0.409 인데 0.04로 읽고 귀무가설을 채택한다 라고 말씀하시고 진행했는데...잘못 말씀 주신거죠?ㅠ  

 선생님 안녕하세요,뮤d =(after-before)의 평균 이라고 했는데왜 평균이라는 표현을 쓰는걸까요?ㅎㅎ

새로고침을해도 데이터베이스 테이블 목록에는 저거 밖에 안뜨는데 이유를 알수있을까요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요아래 보시면 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분하는 것은 이해가 되는데, y부터 마지막까지의 식이 왜 나오는지 이해가 안됩니다...다시 설명 부탁드립니다. # 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분 from sklearn.model_selection import train_test_split y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y, test_size=0.1, random_state=2000)

print(sum(df.sum() > 3000))이 부분에서 오류가 납니다... 어떤 문제일까요?? 파이썬 버전은 3.11.7 버전을 사용하고 있구 선생님이 제공해주신 수업파일을 vscode로 가져와서 사용하고 있습니다!  

캐글 필사전략에 있는 19:33초에 데이터가 가려져있는부분이 크롬에 표시가 안되는것 같은데 혹시 없어진건가요? 데이터가 가려진거 같은데 >ㅣ 이 모양 누르는게 없어져서 어디서 가려진 데이터를 볼수있나요? 

2. 데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증하기 위해 다중 선형 회귀 분석을 수행하고, 'wind'의 회귀 계수에 대한 p-value 값을 구하시오. (유의수준: 0.05) 위의 문제를 보면 wind의 회귀계수에 대한 p-value 를 구하고 답안으로 제출되는데. 앞에 나열된 전제조건은 "데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증" 은 별다른 작업이 이루어 지지 않아서 이해가 잘 되지 않아서 질문드립니다.

쿠팡 상품 썸네일 전체 다운받기 강의에서동일하게 코드 작성 후 실행하였지만, 다른 크롤링 정보는 정상작동하지만, 파일이 지정된 폴더로 다운이 되지 않습니다. <작성한 코드>import requests from bs4 import BeautifulSoup base_url = "https://www.coupang.com/np/search?component=&q=" keyword = input("검색할 상품을 입력하세요 : ") url = base_url + keyword headers = { "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36" } cookie = { "a" : "b" } req = requests.get(url, timeout=5, headers=headers, cookies=cookie) html = req.text soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") items = soup.select("[class=search-product]") rank = 1 for item in items: badge_rocket = item.select_one(".badge.rocket") if not badge_rocket: continue name = item.select_one(".name") price = item.select_one(".price-value") thumb = item.select_one(".search-product-wrap-img") link = item.select_one("a")['href'] print(f"{rank}위") print(item["class"]) print(name.text) print(f"{price.text} 원") print(f"https://www.coupang.com{link}") # print(thumb) if thumb.get("data-img-src"): img_url = f"http:{thumb.get('data-img-src')}" else: img_url = f"http:{thumb['src']}" print(img_url) print() img_req = requests.get(img_url) with open(f"07_coupang/{rank}.jpg", "wb") as f: f.write(img_req.content) rank+=1 키워드는 '노트북'이고, 저장하려는 폴더 이름은 07_coupang, 위치는 "C:\project\Webcrawling\07_coupang" 입니다.어떤 것이 문제일까요?

캐글필사전략 강의의 18:29 에 보이는 예상문제들과 주소는 어디가야 볼수있나요?(캐글에 Dataset->code 에는 18:29에서 보이는 화면과 다르게 정렬이 안되있는것 같아서요)