안녕하세요, 회귀분석 강의에서 "상관계수에 대한 t검정" 부분에서 궁금한 것 있어 문의드립니다. "상관계수에 대한 t검정"이라는 것이 상관계수를 구하고 나서 상관계수가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 두 변수 사이의 상관계수가 0이 아닌지 검증하는 것이고,- 귀무: 상관계수가 0이다- 대립: 상관계수가 0이 아니다이렇게 설정하는 것으로 이해했습니다. 이후, t통계량 계산하고, p-value 구하고, 어떤 가설을 채택할지 선택하는 것이구요. 그런데 이 과정이 꼭 필요한 것인지, 이를테면 상관계수가 높게 나왔음에도 불구하고 상관계수에 대한 t검정을 했을 때 p value가 0.05보다 커서 귀무가설을 채택하는 경우가 있을 수 있는 것인지 궁금합니다.

정말 머리가 굳어진 기분이네요... 두 번 들어도 와닿지가 않네요..더 들어봐야겠다..

레이블 인코딩 시, train은 fit_transform 하고 test는 fit작업만 하는데 혹시 포문을 이용하지 않고 train['주구매상품'] = le.fit_transform(train['주구매상품'])train['주구매지점'] = le.fit_transform(train['주구매지점'])test['주구매상품'] = le.fit(test['주구매상품'])test['주구매지점'] = le.fit(test['주구매지점'])이런식으로 하드코딩 해줄때도 동일하게 test는 fit처리만 하면 되나요? 

강의 영상 7:00을 보면 제시된 코드를 실행하면 "Running on http://127.0.0.1:8050"가 출력이 되어야 할텐데, 계속 runcell('Section3 Div1', 'C:/Users/user/Downloads/Section3Dash_Div.py')<IPython.lib.display.IFrame at 0x1a139de5010>이것만 출력됩니다.아래 다른 질문글에 대한 답변을 다 시도해봤는데도, 좀처럼 해결이 되지 않습니다. 사용한 코드입니다. dash랑 dash_html_components는 다 설치되어 있는 상태입니다. 코드를 수정하지도 않았습니다. #%% Section3 _ Div1# Dash 모듈 불러오기import dashimport dash_html_components as html# app 객체생성app = dash.Dash()# app 레이아웃 설정app.layout = html.Div([ html.Div(['Div1']), html.Div(['Div2']) ])# app 실행if name=='__main__': app.run_server() 

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 해당 파일이 없는거 같아서 진행에 문제는 되지 않지만 혹시 괜찮으시다면 첨부파일 추가해주실 수 있을까요? 양질의 강의 감사합니다!

질문 남겨주셔서 감사합니다.막히면 언제든 무엇이든 자주 질문 던져주세요.수학/과학이나 알고리즘과는 달리업무자동화 코딩은 고민해서 풀리는 경우가 정말 드뭅니다.다시 말씀드리지만, 질문을 자주자주 남겨주세요.저도 최대한 빠르게 회신 드리겠습니다.당부드릴 두 가지가 있습니다.① 가급적 구체적으로 설명해주세요.② 특정 챕터 관련 질문 남겨주실 때는, 어느 챕터인지 알려주세요ㅜ==================================== 최근 pyhwpx 관련으로 구현해두셨다고 하셨는데블로그를 통해 활용하는 법을 정리하신다고 알고 있습니다만어떤 함수가 있는지 조금 헤매이고 있어요그래서 생각해보건데대부분의 표기법을 파스칼케이스(ex) PutFieldText)에서스네이크 케이스(put_field_text()) 로 변경하신건지 아니면 특정 함수만 스네이크 케이스로 만들어두신건지 질문 드립니다.

 강의 중 drag 실행 중 마우스 자동화 탭의 좌표를 얻고, 시작 탭의 좌표를 얻으려고 클릭을 하면 시작탭 화면으로 이동해 버려서 좌표를 얻기 힘듭니다.선생님의 영상에서는 그렇지 않던데요....

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래와 같이 작성했는데 마지막 답이 다르게 나옵니다...왜그럴까요..ㅠimport pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") print(df.shape) res1 = np.std(df['views']) condition = df['age'] >0 df = df[condition] print(df.shape) condition2 = df['age'] == round(df['age'],0) df = df[condition2] print(df.shape) res2 = np.std(df['views']) print(round(res1+res2,2)) (100, 10) (96, 10) (90, 10) 8374.13 << 이 부분이 강의와 상이함

안녕하세요 잔재미님!! 늦은 시간에 죄송합니다. 몇 일간 MYSQL 때문에 삽질을 너무 하고 있네요 ㅠㅠ 일단 MYSQL 인텔_맥 버전 다운로드 받아서 설치했는데, 실행이 안되네요... 수십번 지우고 깔고 하다 또 요런 " ERROR! The server quit without updating PID file" 오류가 발생했습니다. 구글링으로 찾아서 해볼건 다해봐는데 안되네요~ 심지어 마리아DB도 해봤는데 마찬가지 오류가 발생하여 삭제를 했습니다... anaconda3 로 경로가 되어있는데 이게 문제인가요? 도저히 모르겠네요. 조언좀 부탁드립니다

인강에서 배운코드는 위와 같고 간단하게 X_train[cols]와 y_train을 display하면 아래와 같이 나옵니다.제가 궁금한 것은 X_train과 y_train이 어쨌든 각 행별 id가 서로 1:1 매칭이되기 때문에 심플하게 submit = pd.DataFrame( { 'id':X_test['id'], 'income':pred } )이렇게 표기할 수 있는것같은데 만약에 X_train과 y_train이 서로 id별로 뒤죽박죽이면 둘다 id별로 sort_value를 하고 해야하는게 맞을까요? 그리고 시험문제에서는 이정도까지 처리를 요구할까요?  

코랩에서 코드를 실행하면 위 이미지처럼 결과 값이 나오는데요.강사님 처럼 출력결과값이 예쁘게 정렬이 안되는데어떤 설정을 바꿔야 할까요?..사소하지만 결과 확인하는데 불편해서 질문 남깁니다~

이렇게 X_test도 fillna로 결측치를 없애주셨는데제가 정확히 어느강의에서 들은건지는 기억이 안나나test data는 말그대로 테스트용이기 때문에 가공하면안된다라고 기억하고있습니다.그런데 결측치를 채우는 이유가 뭘까요?테스트데이터는 정확히 어느정도까지 가공이 되는지가 궁금합니다

train = train.drop['ID']target = train.pop['target']test_ID = test.pop['ID'] 작업형2에서 위의 코드들을 쓰시는데, 정확히 이 코드들은 어느 단계에서 쓰는걸까요?1) 피처 엔지니어링 전2) 피처 엔지니어링 후, train / validation 데이터 분리 전 

1) 수치형 변수만 활용2) 수치형 변수 & 범주형 변수 모두 활용 (라벨인코딩, 원핫인코딩) 두 가지 방식을 알려주셨는데, 질문이 있습니다.각 방식을 사용하고 평가를 해보았을 때, 1)의 방식으로 했을 때 모델의 성능이 더 좋아지는 것을 확인하였다고 한다면, 실제 시험 시 모델 성능이 더 좋은 1)의 방식으로 제출해야 하는 걸까요, 아니면 보다 심화 버전인 2)의 방식으로 제출해야 하는 걸까요?

4회 기출 유형(작업형2)까지 수강하였을 때, 제가 이해한 내용은 다음과 같습니다.  <모델의 성능을 평가하는 방법>데이터 분리 (X_tr, X_val, y_tr, y_val) → 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 평가 (f1 score, roc_auc_score 등)  하이퍼 파라미터 튜닝의 값을 조절해가며 평가 점수 확인데이터 분리 없이, 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 교차검증 (cross_val_score) 이때 질문드립니다.제가 이해한 대로, 모델의 성능을 평가하는 방법이 위의 2가지가 있는게 맞을까요?강사님이 영상에서 교차검증을 사용한 이유는 문제에서 평가 방식을 '평가: Macro f1-score'라고 제시해주었기 때문인가요?혹시 실제 시험 상황에서 평가 방식을 제시해주지 않는다면, 위의 2가지 방법 중 어떤 것을 사용해도 상관이 없는건가요?  

질문에 앞서 먼저 좋은 강의를 제작해주셔서 감사합니다. :)여러 강의를 들어봤는데 해당 수업이 가장 이해하기 좋은 예제와 설명을 해주셔서 공부하는데 너무 큰 도움이 됐습니다.ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ질문내용ㅡㅡㅡ"데이터 분석, 데이터 과학 전과정을 쉽게! 단계별로! 꼼꼼하게 익히기" 로드맵을 통해 "파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프를 수료한 학생입니다.다름 아니라 로드맵 코스 중 "처음하는 SQL과 데이터 베이스 부트캠프" 와 처음하는 MongoDB와 No SQL 강의가 있는데MongoDB 강의도 필수적으로 들어야 후에 있는 커리큘럼 강의를 이해할 수 있는지 궁금합니다."처음하는 SQL과 데이터베이스 부트캠프" 강의 수료 후, 바로 "처음하는 파이썬 분석(pandas) 강의와 이후 강의를 들어도 강의를 이해하는데 문제가 없는 지 질문드립니다.

섹션3-2 문제 6번에서 아래와 같이 풀면 왜 정답이 달라지는지 알 수 있을까요??? 어느 부분을 수정하면 될까요??  import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # 제거 전 views 표준편차 std_before = df["views"].std() df["age"] = df["age"] == round(df["age"], 0) df["age"] = df["age"] > 0 # 제거 후 views 표준편차 std_after = df["views"].std() round(std_before + std_after, 2)

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.covid-19-master 폴더를 다운로드 한후 파일을 파이썬으로 파일 옮길려고 하는데 Failed to read file COCID-10-master가 뜨면서 파일이 안옮겨지는데 혹시 어떻게 해결해야 하나요 ?

안녕하세요, 강의 복습 중 Wilcoxon 검정 관련질의사항이 있어 질문 남깁니다. 단일표본 검정에서 wilcoxon 검정 시stats.wilcoxon(df['무게'] - 120, alternative='less')-120을 사용해서 진행이 되었는데요. 대응표본에서는 - 부호가 아닌df['before'], df['after'] 나열식 혹은df['before'] - df['after'] 둘다 동일한 결과값을얻는 것 같아 단일표본도 동일하게 df['무게'], 120 으로 입력 하였더니 오류가 발생하더라고요.통계 개념이 약해서인지 단일표본은 안되고 대응표본은되는게 이해가 안되서 질의드립니다.  

아직 강의가 chat gpt 이용하는 것 까지 강의가 몇 개 남아있습니다만, 현재 Claude 3 를 결제하고 프로로 사용 중인데 주변 서적이나 강의 등을 보면 Chat GPT 를 이용한 내용만 있던데 Claude 3 로는 할 수 없는 걸까요? Chat GPT 로 갈아타야하는 걸까요...?