답안 제출 후 수정 가능 여부

여러번 재 제출 가능해요!단, 마지막에 제출한 값으로 채점됩니다.

작업형 2번질문드립니다..

하지 않아도 됩니다 🙂train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)로 진행 하시죠!! 화이팅 🙂

target = train.pop('TotalCharges')

한 셀에 연습하고 있다면 데이터를 불러오는 코드도 그 셀에 있는 게 맞나요?그럼 에러가 발생하지 않아야 정상입니다. 데이터를 불러오는 코드가 다른 셀에 있다면 target = train.pop('TotalCharges')를 또 실행하면 이미 없는 컬럼이기 때문에 에러가 발생합니다. 진짜 한 셀이 맞는지 확인 부탁드려요

해당 문제 코드 작성 문의

공부를 많이 하신 것 같네요. 제가 알려드리지 않은 OneHotEncoder도 사용하시고 🙂네 이정도면 충분합니다.

작업2

다만, 아직 종류가 달랐던 기출은 없습니다 🙂 / 심화학습입니다!

작업2

train과 test 과일 컬럼이 있는데train에는 포도 딸기 배가 있고test에는 포도 사과가 있다면원핫인코딩시 컬럼의 수가 달라지게 됩니다. 이 때 합쳐서 인코딩을 합니다.잘 모르겠다면 합치지 않고 진행하고 에러 발생시 합쳐서 진행하는 방법도 있어요 🙂

궁금한게있습니다!

기출2에서 3개가 제공된적있어요. 이젠 2개 파일만 연습하면 됩니다:) 💪💪💪y_test는 채점용으로 수험생은 알 수 없는 해답이에요!우리는 test로 예측한 파일을 csv로 제출 합니다 🙂이 강의 들으면서 기출까지 10번 이상 연습하게 될텐데 아마 익숙해 질거에요 🙂작업형2가 어렵다면 팁 섹션에 있는 한 가지 방법으로 풀기를 학습해도 좋아요!랜덤포레스트만 알아도 됩니다. 여유가 생긴다면 lightgbm 추가 학습 권장드려요!

작업형2, 작업형3 pd.get_dummies시 drop_first 유무

제가 알려드린 랜덤포레스트, 라이트지비엠은 트리 모델이라 크게 영향을 받지 않아요!코드와 개념만 어려워져서 생략했습니다. 작업형3은 선형회귀 또는 로지스틱회귀에서 범주형 변수인 경우 자동처리 됩니다.다만 서머리에 하나가 빠져있기에 그 원리를 설명드렸어요 🙂 (drop_first=True)

rmse 값 구하기

네 문제 없습니다 🙂화이팅!!

수강 중 문의드립니다!

네 쉽게는 저장으로 이해해 주세요! 판다스 공식 사이트에서 inplace=True 를 이제 더 이상 권장하지 않더라고요! 따라서 inplace=True보다는 대입(=)을 사용하는 것이 좋습니다.df = df.drop('customerID', axis=1)