빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (df.iloc[:, 1:], df['survived'], test_size = 0.2, random_state = 42, strati

Hard VotingClassifier 을 사용하면 여러 모델이 내놓은 예측값 중에 가장 많이 득표 한 값을 최종 예측값으로 내놓는다는 것으로 이해하고 있는데요,  2개의 모델

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/e84bf163-0679-4db7-9598-05c667fa1a83/187ad3ab-877d-4345-8793-dd577b27b5cb.png" media-type="img"

RandomForestClassifier만 적용하여 앙상블 학습하였을때 ROC_AUC_SCORE가 1.0이 나오는데,, 연습문제 동영상과 같이 0.84.... 가 나오지 않고 1.0이 나오는 이유가 뭘까요 혹시 과적합이라면 오답이

더미화를 해주는데 라벨인코딩을 같이하는 이유가 무엇인가요?

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많은 컬럼과 많은 결측치를 가지는 컬럼(ex. 10개)이 많은 데이터에 경우에는 강의에서 나오는 방식으로 하게되면 많이 복잡해지는 거 같습니다. 다른 좋은 방법이 뭐가 있을까요?

Dataset은 어디서 받을 수 있나요?

데이터 셋 중 'mpg'는 파일이 어디에 있나요? 다른건 검색하면 깃헙에 나오던데

교육영상 4강. 작업유형1-문제(1)에 대한 코드는 어디서 받을 수 있나요? car_crashes라는 dataset을 불러오도록 코드가 짜져있는데 해당 샘플파일은 어디서 받을 수 있는건지요..?

1번에서 "(치료 후 혈압-치료 전 혈압)의 평균" 이기 때문에강의에 설명해 주신 a['bp_after'].mean() 이 아니고(a['bp_after']-a['bp_before']).mean().round(2) 여야 맞지 않나 싶은데..

매 강의 초반에 나오는 화면자료는 강의에 따로 안올려주신거죠?

밑줄 부분이 계속 나오고

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder label=['species','island','sex'] enc=LabelEncoder() df[label]=df[label].apply

마지막 전처리 전후의 표준편차값을 출력할때 제가 혼자 했을때는print(df['distance'].std())print(df_af['distance'].std())로 하였는데 출력결과275.2191532793011

7강 코드를 replit에 따라쳐보고 있는데요ㅠㅠ 두가지 질문이 있습니다1) get_dummies 관련 강의에서 선생님께서는 get_dummies에서 df 만 인자로 넣으셨는데저는 그렇게 하니까 숫자처럼 보이는 컬

주구매지점 카테고리화 할때 for문을 써야하는 이유가 있나요??? for문 안쓰고 하기와 같이 했을때 문제되는게 있는지요?X_train['주구매지점'] = X_train['주구매지점'].astype('category')X_te

안녕하세요 선생님~유튜브로 강의 수강한 학생입니다.인프런에 강의 수록되어있는 것 확인 후 문의글 남깁니다.선생님께서 알려주신대로 코드 작성하면서 궁금했던 점 3가지가 있습니다.빅데이터분석기사 실기 응

안녕하세요. 빅분기 실기 준비 중인 수강생입니다.먼저 감사하다는 말씀 드립니다. 많은 도움이 되고 있습니다.수강 중에 궁금한 사항이 있어 질문 드립니다.10강. 연습문제 풀이에서 먼저 X_train, X_test 데이터셋으로

5강의 작업형1-2문제에서 len = int(len(df)*0.7) 를 실행했을때 다음과 같은 오류가 발생합니다. 'int' object is not callab