앞의 강의 단일 표본 검정에서의 샤피로 윌크 검정처럼 대립가설을 '정규성을 따른다' 라고 세우려면 어떻게 코드를 짜야할까요?  

안녕하세요! 회귀 코드를 보던 중 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 강의에서는 원핫인코딩 전에 describe(include= 'object')를 통해 train, test의 범주형 데이터 unique 수가 일치하는 것만 확인하고, train/test 병합 작업 없이 원핫 인코딩을 수행했습니다. 제가 실습하는 중에, train/test의 각 unique값을 출력했는데 캡쳐본과 같이 smoker 에서 yes,no의 순서가 바뀌어서 나왔습니다. 이 경우에는 unique값의 종류는 같지만, 병합 없이 각자 인코딩을 할 경우 train 데이터 -> yes:0, no:1test 데이터 -> no:1, yes:1와 같이 인코딩되지 않을까 생각이 들었습니다. unique 종류만 일치하면, 순서가 다르더라도 따로 병합하여 인코딩 하지 않아도 되는 것일까요?

제목 그대로의 질문입니다!

보니깐 int와 str이 혼합되어서 뜬것 같은데..cols = X_train.select_dtypes(include = 'object').columns print(list) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = X_train.select_dtypes(include = 'object').columns le = LabelEncoder() for col in cols : le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) 그래서 이렇게 cols라는 코드를 사전에 지정해줬는데... 왜 뜰까요?처음부터 숫자와 str 데이터를 분리해서 인코딩 했어야 할까요?

작업형 2에서 예시가 1, 0으로 되어있어도 상관없이 소수점으로 제출해도 되나요?

mae 평가 방법은 정상 작동하는 걸 확인했는데,rmse를 제가 잘못 작성한건가요?아니면 캐글에서는 아직 안되는 걸까요?만약 작성이 옳은거면 저대로 시험에서도 사용할 예정이고그렇지 않다면, 함수식을 그냥 외워가야 하나 싶어서요.

1. 현재 학습 진도1-5 알고리즘과 친해지기(2) 2. 어려움을 겪는 부분# def find_max_occurred_alphabet(string): # alphabet = [0] * 26 # for i in string: # if i.isalpha(): # alphabet[ord(i) - ord('a')] += 1 # # max = alphabet[0] # index = 0 # for i in range(len(alphabet)): # if alphabet[i] > max: # max = alphabet[i] # index = i # # return chr(index+ord('a')) from collections import Counter def find_max_occurred_alphabet(string): string = [char for char in string if char.isalpha()] counter = Counter(string) print(counter) return max(counter, key=counter.get) result = find_max_occurred_alphabet print("정답 = i 현재 풀이 값 =", result("hello my name is dingcodingco")) print("정답 = e 현재 풀이 값 =", result("we love algorithm")) print("정답 = b 현재 풀이 값 =", result("best of best youtube")) 3. 시도해보신 내용 안녕하세요. 첨부한 코드 중 주석 처리한 부분은 문제를 보고 사전에 제가 작성한 코드입니다. 결과는 예상과 동일하게 출력됩니다.그 밑에는 다른 풀이 방법을 찾다가 Counter 클래스를 사용하여 작성한 코드입니다. 본 강의에서는 카운터가 동일한 경우, 기존의 값을 변경하지 않는 방식이라 i가 출력되지만, 해당 방법을 사용하면 입력 순으로 o가 출력됩니다.이 경우 최빈값을 찾아내는 코드는 맞지만, 값이 동일한 경우에 처리하는 로직이 다르기 때문에 발생한다고 이해하면 될까요?답변해주신다면 감사하겠습니다.

17:13 부분 궁금해서 물어봅니다. 이미 pd.concat으로 데이터를 합쳤는데... 학습과 검증데이터를 나눌때 X_train, y_train 나눠서 작업해야 하나요? X_train['Reached.on.Time_Y.N']으로 하면 안되나요??

안녕하세요 일코님,, 업무들을 순차적으로 자동화 하는데 많은 도움을 받았습니다.이제 또 새로운 문제에 직면을 했는데요, pyinstaller로 배포파일 빌드 시 자꾸 알약에 탐지가 됩니다.직원들에게 배포하고 사용하면서 알약에 바이러스 파일로 탐지가 된 것인지 모르겠지만 어느 순간부터 탐지되어 삭제가 되네요.이것저것 조치하다가 pyinstaller -F -w 에서 -w를 제외하고 배포하니 또 탐지가 안 되었다가, 하루 지나니 제외한 파일도 탐지가 됩니다.혹시 이 경우도 있었는지요? 프로그램의 과정이 아니라 배포의 과정에서 이러니 너무 답답합니다.. 

데이터 프레임 칼럼을 뽑았더니 이렇게 나와요 !! 칼럼에 대한 한글 정보도 알고 싶은데 ㅜㅜ 깃에서 보이는 칼럼명이랑 좀 많이 달라서요!!! 초보다보니 변경된 부분이 좀 있어서 헷갈리는게 많은 것 같아요 ㅜㅜ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 캐글 필사 전략 강의를 수강하며 캐글에서 타이타닉 문제를 풀어보고 있는 중인데 궁금한 점이 있습니다. 살아남은 여성의 확률을 구할 때women = train_data.loc[train_data.Sex == 'female']["Survived"]rate_women = sum(women)/len(women)print("% of women who survived:", rate_women)  이 코드를 작성하는데여기서 sum(women)의 값과 len(women)의 값이 왜 다른지 궁금합니다. sum의 경우에도 살아남은 여성의 수를 계산하고 len의 경우에도 리스트의 개수를 리턴하기 때문에 동일한 값이라고 생각했습니다.len함수와 sum 함수의 차이가 궁금합니다. 

안녕하세요 선생님, 회귀문제(ex. RandomForestRegressor)를 풀 때범주형 변수에 대해 LabelEncoder를 사용해도 되나요?아니면 pd.get_dummies만 가능한가요?

다중회귀와 다중선형회귀 공식이 틀린거죠? 다중회귀import statsmodels.stats.api as sm 다중선형회귀from statsmodels.formula. api import ols

19:28 문제vegetables = {"carrot", "broccoli", "spinach", "carrot", "lettuce"}set 형태는 중복을 불가하지 않나요? carrot이라는 값이 이미 2개 존재하는 모순이 생깁니다. 아니면 어떤 것이 중복 불가한가요? 제가 무엇을 잘못 알고 있나요?

3유형에서 가장 큰 회귀계수를 구하라 하면 const도 포함인가요?

주피터에서 new파일을 만들었는데 In이 안뜨고 또 셀을 눌렀는데 초록색으로 안바뀌고 계속 파란색으로만 떠요..

train과 test의 컬럼이 서로 다른경우가 시험에서 발생하는 경우가 잇나요? 이럴때는 train과 test의 교집합에 없는 컬럼들은제 생각으론 삭제하는것이 어떤 처리방법보다 좋은것같은데요(train에만 잇다면 삭제하는게 test에 좋을것이고test에만잇다면 train이 모델 훈련해도 해당 test컬럼과는 관련이없고) 제 생각이 맞나요? 또한 하나의 공통 컬럼에서서로 교차하지않는 서로다른 데이터가 존재한다면라벨이나 원핫인코딩을 진행할때 둘다 반드시합쳐서 인코딩을 진행하고 분리해야하나요? 

안녕하세요, https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader?tab=readme-ov-file 수업듣고 있는데, tutorial 부분에 6개 종류가 더있는 것 같은데 실제 깃에는 2개밖에 없어서요 혹시 2024년 기준으로 업데이트 된 걸까요??    - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의 들으면서 코드 똑같이 타이핑해서 결과값 확인 하는데요 머신러닝 돌리고 나서 정확도, 정밀도 F1 score, roc-auc 같은 결과값이강의랑 조금 다르게 나오는데(예를 들어 강의에서는 baseline 이 라벨인코딩보다 정확도가 더 높은데 제가 코드 돌렸을 때는 라벨인코딩이 조금 높게 나온다던지,,) 똑같이 코드를 작성해도 학습했을 때 다르게 나올 수도 있는거죠..? (여러번돌린값X)random_state 나 test_size 도 강의랑 똑같이 설정했는데도요!

submit 생성 과정에서 어떤 오류인지 모르겠습니다.