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,,
각 강의마다 질문이 있을 경우 상세하게 댓글로 문의 해주세요 강의 자료에 해당하는 문의는 댓글로 문의해주세요. 개인 정보등의 노출 우려가 있는 경우 강의 화면에 있는 메일주소로 문의 주세요. 안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 스터디 원을 모집하는 방법에 노하우나 팁이 있으면 공유 부탁드립니다. 말씀 하신 부분 중에 최소 쿠팡을 노리고 도전하시는 분들과 어떻게 커넥션을 가지셨는지도 궁금하고 스터디를 주로 프로젝트 목적인지? 아니면 코테 목적인지도 궁금합니다. 개발자 커뮤니티에서 잘 활동하지 않는데, OKKY나 오픈채팅 등등을 잘 활용하면 좋을까요? 감사합니다!
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!
안녕하세요 루키스님. 루키스님의 유니티 강좌를 현재 듣고있으며(이미 지식이 있는 상태에서 보충용) 이번에 취업 강의를 들은 대학생 4학년입니다. 매우 질 좋은 강의에 항상 감사드립니다. 다름이 아니라 완전한 취업은 아니지만 학교에서 주관하는 현장실습을 하려고 하는데요..포트폴리오와 자소서를 작성해야합니다. 혹시 시간이 되신다면 한번 자소서와 포트폴리오를 봐주실 수 있으실까요? 부족한 실력이고 매번 학업과 프로젝트에만 들어가서 시간에 쫓겨 질이 좋지 못한 코드들이 있는 프로젝트도 있어서 그렇습니다.(루키스님의 유니티 강의를 듣고 모든 프로젝트를 리펙토링할 예정입니다.) 혹시 가능하시다면 회신과 함께 개인적으로 소통이 가능한 연락처나 메일을 받을 수 있을까요? 질문 창구가 다른 분들도 보실 수 있게 되어있는 것 같아서 그렇습니다.ㅠㅠ 일단 간단하게는 한양대ERICA 컴퓨터학부 4.26/4.50에 게임 개발 관련 수상 경력 1회(대상) (파이썬 - 파이게임) 유니티 프로젝트 3개 + 유니티 공부용 클론코딩 토이프로젝트 다수 백준 골드 1 이정도입니다. 자세한건 만약 연락처를 받을 수 있다면 그곳에 첨부하겠습니다! 궁금한 부분은 포트폴리오가 강의에서 말씀해주신 것 처럼 모집 요강에 따로 코드 요청 사항이 없다면 유튜브 영상만 있어도 되는지와, 포트폴리오의 수준이 "중간정도 수준인 포폴이다." 라고 언급한 수준 정도면 되는지와, 일단 시간이 없다면 기술 면접 부분에서 언급하신 질문들만 준비해가는것이 좋을지 입니다. 다시 복습을 한다면 빠르게 지식을 체화하겠지만, 제가 시험은 잘 쳐도 종강 후 전공 지식의 대부분은 자세하게 설명할 자신은 없기 때문입니다..복습해야할 전공도 많구요 긴 글 읽어주심에 감사드리고 다시한번 질 높은 강의에 감사드립니다!
안녕하세요 현재 C++ MMORPG 강의 커리큘럼을 따라가고 있는 수강생입니다..! 저는 보안업계중 취약점 진단 솔루션 회사에서 개발자로 1년3개월 정도 근무를 하였고, 현재 가지고 있는 거라고는 C언어와 python 정도 사용할 수 있다고 말할 수 있을 것 같습니다. 그러다보니 더 나아갈 수 있는 방향성에 대해서 생각을 해봤는데, 게임서버쪽으로 진행하는게 더 좋다고 생각해서 현재 기본적인 소켓프로그래밍과 C++을 배우고 추가로 강사님의 MMORPG강의를 수강중에 있습니다..! 커리큘럼도 따라가면서, 혼자 공부하다 보니 제대로 된 방향성으로 가고있는건지, 포트폴리오는 어떻게 준비해야할지 막막해서 학원을 알아보게 되었습니다. 강의 내용에서도 클라와 서버가 그렇게 큰 간극은 없다고 하셔서, 쥬신아카데미와 프로카데미 둘 중 고민중에 있는데, 쥬신아카데미의 경우 바로 수업 참가가 가능하고, 프로카데미의 경우 다음 기수인 10월 부터 가능한데, 어떻게 하면 좋을지 모르겠어서 커뮤니티 게시판에 올립니다..ㅠ (추가로, 신입 기준 클라이언트쪽은 취업의 문이 서버보다 더 넓다고 들었습니다.. 그래서 더 고민되는 것도 있는것 같습니다..) 긴 글 읽어주셔서 감사합니다..!
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
빅데이터/텍스트마이닝 분석법 (LDA,BERTtopic,감성분석,CONCOR with ChatGPT)
안녕하세요 선생님 제가 LDA분석방법으로 연구를 진행중인데 이 LDA분석 방법의 단점을 개선한 방법으로 딥러닝 방식인 BERTopic 분석 방법이 최근 등장해서 연구논문에 조금씩 등장하는걸 확인했습니다. 그래서 이 분석 방법에 흥미가 생겨 어떻게 할 수 있는지 인터넷, 책 등을 아무리 찾아봐도 직접적으로 연구에 어떻게 적용해서 하는 건지, 딥러닝 방식이라 학습시키는 데이터(말뭉치)는 또 어떻게 준비하는 건지.. 도통 모르겠고 도움을 받을 수 있는 길이 없는거 같아서 답답한 마음에 한번 여쭤봅니다. 혹시 연구논문에 적용가능한 BERTopic 분석 방법에 대한 강의를 올려주실 계획은 없으실지 궁금합니다!
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
안녕하세요. 대기업쪽에서 일을 하다보니, 클라우드가 아닌 로컬기반으로 개발을 해야하는 상황입니다. 저는 SAP ERP 라는 솔루션 개발자라서, 웹개발은 Todo list 정도는 만들 수 있지만 큰 전문성은 없습니다. 이런 경우 어떤 기술 스텍이 좋을까요? 제가 사람을 고용해서 혹은 제가 배워서 개발을 하게 될 것 같은데, Svelte가 여전히 괜찮을까요? Supabase, Vercel 은 클라우드 기반이라.. 이럴 때는 어떤 대안이 좋을지 .. 궁금합니다. 대기업이지만 해외라서 기회가 많이 있습니다. 전문분야와 함께 웹개발까지 가능하다면 큰 기회가 많을 것 같아서 새로운 분야를 시작해보려고 합니다.
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
