안녕하세요,독립표본검정 시 정규성을 만족하나 등분산성을 만족하지 않는 경우 equal_var = False라는 파라미터를 추가한다고 가르쳐주셨는데요,분산분석에서도 정규성은 만족하였으나 등분산성을 만족하지 않는 경우 추가해야 하는 조건이 있는지 문의드립니다.학습에서 정규성을 만족하지 않을 경우 kruskal-wallis 비모수검정을 활용한다고 말씀해주셨는데, 등분산성을 만족하지 않는 경우는 설명이 되지 않은 듯 해서요.

안녕하세요. MinMaxScaler하는데 qsec을 인지하지 못했다는 에러가 뜨네요. 어떤 부분이 잘 못 되었는지 알 수 있을 까요?자료는 df=pd.read_csv("mtcars.csv")코드를 통해 내려받아서 head확인하였습니다.

RandomForestRegressor 실행할때 마다 성능평가값이 달라집니다.반복해서 실행하니, 처음보다 유의미하게 수치가 낮아졋습니다.강의에서는 스케일링 한거 보다 베이스라인이 성능평가가 더 낫다고 하는데, minmaxsclaler 를bmi 만 한 성능평가 수치가 가장 좋습니다.질문1) 랜덤포레스트는 원래 돌릴때마다 성능이 좋아지나요? 질문2) 시험환경에서는 랜덤포레스트를 반복해서 실행하면 안되나요? (성능평가 결과가 좋아져서 신뢰성 하락이 되나요?

17:40초에 문의드립니다.설명하시다가 %.5 까지는 자리수라고 이해 했는데그 뒤에 붙은lf는 어떤의미인지 모르겠습니다.보다보니 float에서도 %.2뒤에 f가 붙어있네요.같이 설명 부탁드립니다.

안녕하세요? 선생님.모델 평가 시에, 랜덤포레스트/레이블인코딩/원핫인코딩을 모두 돌려보시더라고요..실제 시험에서도 이렇게 진행을 해서 최적의 값을 찾는지, 아니면 유사하다면 하나로 암기해서 시험을 치뤄도 되는지 문의드리고 싶습니다. 정확도가 얼마 이상 나오는 모델이라는 기준이 따로 없어 궁금합니다 😄

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

문제 1번의 답은 float형이고 2,3번이 답은 int형인 것을 보고 궁금한 점이 생겼습니다. 1번 답 역시 3261.0 으로 Int로 나타낼 수도 있는 값인데, 실제 시험 볼 때에 출력되는 데이터타입도 고려해야 하나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요케글 https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-regression-py 이 주소의 문제 1번에서 회귀계수 중 가장 큰 값을 구하라고 하였는데, 상수항도 포함인가요?

안녕하세요 강의 노트북을 통해 colab에서 빈칸을 채우다 보면 자동완성 기능으로 힌트를 제공받는데요, 시험장 환경에서도 동일하게 자동완성으로 힌트가 제공되는것인가요?

안녕하세요 선생님,새소식에 이제 sum 사용시 numeric_only=True 작성이 필요하다고 했는데sum을 사용하는 모든 항목에서 아래와 같이 사용하면 되는건가요?sum(numeric_only=True) 간단하게 합계를 구할때도 .sum(numeric_only=True)로 작성을 해야하나요?

2-5. 문서의 필드목록 및 필드 값 취득하기강의 중 아래의 내용과 관련입니다. 이후 과정들은 배우고 익히는 데 시간이 많이 걸리지만,그리 효용성이 높지 않은,비교적 특이한 케이스에 사용되는 코드들이기 때문입니다.그래서, 여기까지 읽기를 마치고여러분의 업무를 하나씩 자동화해보시다가한/글 누름틀과 셀필드로는 해결되지 않는 문제를 만나셨을 때 다시 찾아오셔서 이후 과정을 이어 읽어주시기를 권장드립니다. 라고 말씀하셨는데요.즉, 정주행 독파 보다는 발췌독을 통한 학습을 권장하시는데..제가 궁금한 점은 이렇게 발췌독이 가능한가가 궁금합니다.무슨 말이냐면,2-5 강의까지 오는데만도 저로서는 상당히 어려웠습니다.이해 안되는 것들을 여러 번 다시 보면서 고민해 보니 지금은 그래도 1-1 ~ 2-5 강의 까지의 내용은 어느정도 이해할 수 있게는 된 거 같습니다.막혔던 부분이 그 이후의 강의 내용을 통해 해소되는 것도 여러 번 있었던 거 같습니다. (순차적으로 들어도 이해될 수 있는 순서로 강의 내용이 배치된다면 더욱 좋을 거 같다는 의견을 조심스레 드려 봅니다.)아무튼 어떤 것을 이해해야 그 보다 더 복잡한 것을 이해할 수 있고 이런 식의 느낌을 받는데요.더 어려운 기법까지 배워보고는 싶은데..제 수준에서는 발췌독으로 필요한 부분만 찾아서 듣는 것 만으로 이해가 가능할지 모르겠어서요.여기서 강의해 주신 더 어려운 기법을 배우고자 하는 코딩 초심자에게도 정주행 보다도 발췌독을 권장하실까요?두서 없는 질문이지만, 배움의 욕심은 많고 실력은 부족한 초심자에게 일코님은 어떤 조언을 주실지 들어보고 싶습니다.거북이 같이 왔지만 2-5까지 오고 또 그 과정의 코드들이 실행되는 경험을 한 게 정말 즐거웠고 감사드립니다.오래 걸리겠지만 실력을 더 높이고 싶습니다!

안녕하세요, 혹시 가설검정 (ttest, correlation, anova) 에서 유의수준 0.05가 아닌 0.01, 0.10 등으로 수정하고 싶을 경우 어떤 파라미터를 추가하면 될지 문의드립니다.

안녕하세요,Redis Pub/Sub 수강 중위와 같이 메시지 브로커에 문제가 있는 것 같은데, 백엔드 지식이 부족해서 정확히 어떤 부분에서부터 원인을 찾아야할지 모르겠습니다.서버/컨테이너 재시작 해봤는데 동일한 걸로 봐서 다른 문제인 것 같아서 도움 요청드립니다.https://github.com/wozlsla/fastapi-async/blob/prac/src/shared/message_broker.py

# sort_values를 통해 눈으로 확인한 후 print문으로 정답을 도출해도 될까요? a=pd.to_datetime(df['출동시간']) b=pd.to_datetime(df['도착시간']) df['seconds']=(b-a).dt.seconds df.groupby('소방서')['seconds'].mean().sort_values(ascending=False) print(round(4839.533333/60))

안녕하세요~수강이 11월 25일 만료인데 11월 30일까지 연장 가능할지 문의드립니다.seraut@naver.com

ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time:Feature names seen at fit time, yet now missing: 원핫인코딩 후 타겟 설정후 한가지 방식으로 풀기와 동일하게 진행했는데pred=model.predict(test) 위와 같은 문제가 발생되는데 이유가 무엇일가요? 실제시험때는 문제없었거든요 원인 및 답변 방안 문의드립니다 train=pd.get_dummies(train)test=pd.get_dummies(test)from sklearn.model_selection import train_test_splittarget=train.pop('TotalCharges')X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0)print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressormodel=RandomForestRegressor(random_state=0)model.fit(X_tr,y_tr)

강의 내용 그대로 코딩했는데 평가 값이 다를 수 있나요?강의에서는 xgb에서 max_depth 값을 키울수록 평가값이 커졌는데 제가 했을 땐 값을 키울수록 평가결과가 작아져서요

안녕하세요 선생님,회귀분석 ols(종속변수~독립변수, data=df).fit()위 코드에서 fit()은 반드시 넣어줘야 하는 부분인가요? 머신러닝이 아닌 회귀분석을 실시할 때 학습(fit)을 시키는 것이 생소하기도 하고... R과 코드가 유사하다고 하셨는데 R에서는 fit()을 사용하지 않았던 것 같아서 조금 헷갈립니다. 챗gpt에 물어보니 fit()을 호출하지 않으면 회귀모델을 정의만 할 뿐 실제 계산이나 검정이 되지 않는다고 설명하던데.. 그럼 여기에서는 fit을 '학습'보다는 '분석'이라고 이해해도 될까요? 분산분석사후검정(투키와 본페로니)은 df_melt(데이터 재구조화)에서만 작동하나요? 아래와 같이 df['A'] 등 집단을 쭉 입력하면 안되는 것 같아서요tukey_result = pairwise_tukeyhsd(df['A'], df['B'], df['C'], df['D'], alpha=0.05)

안녕하세요 강의 수강해서 보고 있는데 노션 워크스페이스 공유가 안오네요제 이메일은 wowls1227@icloud.com 입니다.

왜 이런 오류가 나오는걸까요?