클래스 불균형 확인하기
2022 Kaggle 설문조사는 데이터 과학자들의 배경, 선호 기술, 활용 기법에 관한 정보를 담고 있습니다. 응답자의 수와 특성을 고려할 때, 이 설문조사는 데이터 과학 분야의 현황을 잘 반영하는 자료로 평가받고 있습니다.
직책을 확인하고 salaries 데이터프레임의 범주와 일치하도록 분류한 결과, Kaggle 설문조사에서 각 직무 범주별 비율은 다음과 같습니다:
| 직무 범주 | 상대 빈도 |
|---|---|
| Data Science | 0.281236 |
| Data Analytics | 0.224231 |
| Other | 0.214609 |
| Managerial | 0.121300 |
| Machine Learning | 0.083248 |
| Data Engineering | 0.075375 |
Kaggle 설문조사 결과를 모집단이라고 가정해 보겠습니다. 이번 실습에서는 직무 범주의 상대 빈도를 비교해 salaries 데이터프레임이 모집단을 얼마나 잘 대표하는지 확인해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 탐색적 데이터 분석
연습 안내
salaries데이터프레임의"Job_Category"열에 대한 상대 빈도를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Print the relative frequency of Job_Category
print(____)