안녕하세요 이번 10회차 시험을 준비하고 있는 수강생입니다. 이제 작업형 1(섹션 4)까지 학습 끝내고 머신러닝에 들어가려고 합니다. 섹션 5 머신러닝 강의를 업데이트하고 계시던데, 혹시 언제까지 업데이트가 완료될까요? 시험이 한달 남아 학습은 빨리 하고 싶은데 강의 업데이트가 다되기까지 시간이 1주일 넘게 걸린다면 기다리기가 어려울 것 같아서요. 어떻게 할지 조언을 구하고 싶습니다. 머신러닝 신버전이 업데이트 다 되는 걸 기다렸다가 순차적으로 듣는다. 머신러닝 구버전으로 듣고 학습 진행한다. 작업형 3부터 학습하면서 머신러닝 업데이트를 기다리다가, 작업형 2 업데이트 다 되고 돌아온다. 그 이후에 기출 진행한다. 섹션 5 28. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 듣고나서 섹션 6 구버전의 이어지는 강의를 듣는다. 이 경우 34.모델링 및 평가(회귀)로 이어서 들으면 될까요? 참고로 지금은 머신러닝 신버전 듣고 있습니다. 감사합니다.
안녕하세요 다른 커뮤니티에 글을 잘못 올려 다시 업로드합니다,, 작년에 결제하고 취업 준비를 하느라 실기 시험 준비를 거의 하지 못했습니다. 얼마전 취업을 해서 빅데이터분석기사 실기에 다시 공부를 시작했습니다. 강의 수강 기간이 5월 8일까지인 상황인데 혹시나 강의를 연장할 수 있을지 문의드립니다. 제 메일은 wogh9599@naver.com 입니다. 감사합니다.
안녕하세요 윈도우 환경에서 개발하다가 주변에서 그리고 인프런 노트북 추천 내용을 보고 맥북을 고민하고 있습니다 Apple 맥북 에어 13 M3 10core 24g 해당 사양을 고민하고 있는데 현업? 에서 사용하기 어떤지 궁금합니다. 회사 컴 M2깡통? 은 조금 버벅 거리는 거 같아서요 대충 m3 저정도면 i7 32g 흡사 하다고 해서요. 조언 부탁드립니다. 혹은 200만원 내에서 앱 개발 원할하게 잘 돌아가는 노트북 추천 해주셔도 좋습니다. 감사합니다.
강의를 제외하고 인터넷을 찾아보면 Appium Studio에 대한 정보가 많이 없고 이것을 사용하여 자동화를 수행한다는 내용도 찾아보지 못했습니다. 실무에서는 Appium Studio 보다는 직접 Python 스크립트를 짜서 수행하는 것이 일반적일까요? 아니면 아직 실무에서 도입되지 않은 툴로 보면 될까요?
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split 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 RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
프레그먼트는 쉽게 이해가 되는데 리스트뷰, 리사이클 뷰는 참... 중간에 리스트 아이템 1개있는거 왜 만들어줘야 하는지 모르겠어욬ㅋㅋㅋ 혹시 강의 중에 말씀하신 안드로이드 개발의 고점 중 두개가 리스트뷰, 리사이클뷰 라고 하셨는데 총 몇개가 있고 어떤 것들이 있는지 알려주실 수 있으신가요?? 미리 알고 매 맞으면 쉽게 버틸 수 있어서요ㅋㅋㅋ
