안녕하세요,,이번에는 영상 강의만 들으며 준비하였으나 아무래도 시험에 합격하지 못할 것 같아 다음 시험에는 책도 보면서 준비를 해야 할 것 같아 미리 질문드립니다.8회 기출 추가된 버전은 9월에 출간하셨는데 시나공 9회 기출 추가 버전 예상 출시일은 언제 정도일까요...? 생각해둔 예상일이 있으실까요...?

안녕하세요.모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬위 과정을 수강중에 있는데요.. 섹션 3부터 재생이 안됩니다..

설명변수 포함이라는 말 때문에 p-value 구하고 2개 + 상수항 포함으로 3을 적었네요..문제에 상수항은 빼라는 말이 있었나요...?

2유형 shape을 처음만 확인하고 (스케일러&원핫진행) 코드 수정하는 과정에서 shape 을 확인안했네요 (스케일링 진행x 라벨인코딩/겟더미 둘중 하나) x_test로 데이터 넣은건 확실히 기억나는데 결과수에 영향없겠죠ㅠㅠㅠ?​질문 보다보니까 train과 test 합쳐서 겟더미 하는것과 따로하는게 결과가 달라질수있다는 글 보고 급 무서워져서요ㅠㅠ 저는 시험에서 train과 test 따로했고 train중에서도 object형 변슈만 따로뽑아서 인코딩했습니다ㅠ!

아래 질문 올리신 분 보고 저도 혹시나 해서 질문드립니다.저도 csv 파일 제출 후 확인해보려고 마지막에 아래와 같은 코드를 실행해봤는데요result = pd.read_csv('result.csv')print(result)실행 후 다시 제출을 했는지 안했는지는 잘 모르겠습니다만일 제출을 했다면 저도 점수는 아예 날라갔다고 보면 되는 건가요?

submit.to_csv("result.csv", index=False)를 실행시킨 다음 코드를 지우고 print(submit.to_csv("result.csv", index=False)) 실행시켜 버린 후 제출했는데 이렇게 해도 정상적으로 제출될까요?ㅠㅠㅠ 너무 찜찜합니다

안녕하세요. 양질의 강의로 빠른 기간 내에 시험을 보고 온 것 같습니다. 다름이 아니고, 2유형 결과를 제출하면서 제가 정상적으로 한 게 맞는지 궁금해서요! # 결과 파일 제출1) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }).to_csv("result.csv", index=False) 위의 코드로 제출을 해버렸습니다. 제출 전에 pred 결과 확인을 위해 pd.read_csv("result.csv")로는 데이터가 잘 불러와졌습니다.(submit 변수를 따로 호출하지 않음.) 연습 환경 (코랩)에서는 아래 형식으로 테스트를 했었는데요. 2) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred })submit.to_csv("result.csv", index=False) 이번에는 1) 방식으로 파일을 제출해 버려서, 혹시 시험 환경에서 result.csv 파일이 잘 생성되었을지가 알고 싶습니다. 감사합니다.

먼저 너무 좋은 강의 덕분에 시험 잘 치고 왔습니다! 감사합니다 !혹시 9회차 풀이는 언제쯤 올라올까요 ?

r2_score는 확률값이 높으면 높을수록 좋은건가요?

데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1 강의 중 type(df)를 적으면pandas.core.frame.DataFrame 말고도 뭔가 가 뜹니다. 그냥 print(type(df))를 적으면 아래와 같은게 안뜨는데, 무슨 에러인가요?  pandas.core.frame.DataFrame def __init__(data=None, index: Axes | None=None, columns: Axes | None=None, dtype: Dtype | None=None, copy: bool | None=None) -> None/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/frame.pyTwo-dimensional, size-mutable, potentially heterogeneous tabular data. Data structure also contains labeled axes (rows and columns). Arithmetic operations align on both row and column labels. Can be thought of as a dict-like container for Series objects. The primary

시험에서 문제 제출했는데 코드 수정하고 다시 제출해도 되나요?

3유형은 문제에서 로지스틱회귀인지 회귀분석인지 알려주나요,,,?

문제에서 답안 예시를 0또는 1로 명기하고 있는데요Roc auc로 평가한다고 했기때문에 1일 확률값을 답안으로 제출해도 되는건지요 ?

ROC AUC로 평가 할때, 예측을 확률로 하는 이유가 있을까요? 그냥 0또는 1로 예측하면 안될까요?여자 0, 남자 1로 성별이 정해지면 여자일 확률을 예측하는지, 남자일 확률을 예측하는지 문제에서 정의되지 않았는데, 강사님께서 남자일 확률을 예측하는 것으로 정한 이유가 궁금합니다.

현재는 train.csv로 출제되기에,인코딩 전 타겟데이터를 분리해서target = train.pop('col') 하잖아요? 만약 x_train, y_train 분리 시, 인코딩 전에(혹은 아무 과정에서나)target = y_train.pop('col') 처럼 분리해도 되죠?이 과정이 모델링 시,model.fit(x_train, y_train['col'])과 마찬가지인 것이죠?? 

solar 와 o3 가 고정된 상태의 다중선형회귀 분석이면 temperture ~ wind 로 회귀분석을 해야 하는거 라고 생각했습니다그냥 위에서 한거 그대로 활용해서 pvalue 값만 가져와도 되는건가요  

기출 6번 유형 2번에서 XGBClassifier를 써 보니 오류가 나네요원인이 무엇인지 잘 모르겠습니다. ㅜ.ㅜ ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-40-1402441d5d03> in <cell line: 30>() 28 from xgboost import XGBClassifier 29 xg = XGBClassifier() ---> 30 xg.fit(x_tr, y_tr) 31 pred2 = xg.predict(x_val) 32 1 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/xgboost/sklearn.py in fit(self, X, y, sample_weight, base_margin, eval_set, verbose, xgb_model, sample_weight_eval_set, base_margin_eval_set, feature_weights) 1489 or not (classes == expected_classes).all() 1490 ): -> 1491 raise ValueError( 1492 f"Invalid classes inferred from unique values of `y`. " 1493 f"Expected: {expected_classes}, got {classes}" ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`. Expected: [0 1 2 3 4], got ['High' 'Low' 'Medium' 'Very High' 'Very Low']

get_dummies 에서 drop_first=True 를 필수로 작성해야하나요?

계속 코랩으로 연습하다보니 궁금해 문의드립니다.유형2에서 베이스라인잡아놓고 돌아와서 인코딩이나 스케일할때 강의중에는 이전셀실행을 사용하는데 시험환경에서는 이전셀실행 기능이 있는지와 어떤식으로 해당 기능이 적용되는가 급 궁금해 질문드립니다.

랜덤포레스트에서 estimators와 depth 파라미터 수정할때,둘중 어떤것을 미세조정으로 먼저 맞추는 것이 낫나요? 그리고 estimators=100, depth =3이라고 하셨는데,아무것도 설정 안해줫을 값이랑 같지가 않습니다.아무것도 설정안해주며 자동으로 기본값으로 되는거아닌가요