원핫 인코딩 시 숫자가 아닌 true false로 결과가 나와요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요
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사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요? 시험에서 사후검정도 해야하나요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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 ?
파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)
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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,,
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 1유형은 부분점수가 있다고 하는데 값을 출력하고 그 때마다 제출 버튼을 눌러야지 채점이 되는건가요? 1유형에도 문제가 3개 있으면 제출 버튼을 3번 누르면 되는 건가요? 2유형은 마지막에 파일 생성하면 끝이 나는 건가요? 3유형도 궁금합니다!!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 수강생인데요 ㅠ 이번 실기 치르는데 제가 작년부터 강의를 결제해서 듣고 있어서요 혹시 다음주까지 연장할 수 있는 기능이나 방법이 있을까요 ?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 한번 쭉 듣고나서는 이 강의 기출을 반복하면되나요??? 합격하신 분들은 이 강의만 반복적으로 돌려서 합격하셨다는건지 아님 얼른 듣고 추가적으로 더 무엇을 했다는것인지 무엇을 해야하는지 궁금합니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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실제 이력서 사례로 알아보는 [합격하는 이력서] 작성 가이드
현재 기획된 내용은 아래 페이지에 설명 되어 있습니다! https://circular-error-a3d.notion.site/4e4b5aff884c478c99d2733bdfe73f42?pvs=4 제가 해드릴 수 있는게 많이 없지만.... 강의 열심히 홍보 하겠습니다...! 계신 방향으로 절도 한 번 올리겠습니다...!
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
안녕하세요!! 공부한 기록을 남기고싶은데, Github에 강의중에 실행한 코드들이나 압축파일에 있는 코드파일들 올려도 되나요..?
실제 이력서 사례로 알아보는 [합격하는 이력서] 작성 가이드
안녕하세요. 비전공 백엔드 개발자를 준비중인 취준생입니다. IT 학원에서 기본적인 언어와 JSP, Spring, 프로젝트까지 수료는 했으나 포트폴리오를 만들지못해 현재 온라인강의 사이트에서 간단한 CRUD 게시판을 만들어 놓은 상태입니다. 이력서와 자소서 포트폴리오를 만들어서 지원했으나 서류에서 계속 떨어지더라구요~ 그래서 인프런에서 멘토링을 받아보니 제가 생각했던 이력서와 자소서가 아니더라구요~ 그래서 추천을 받아 워니님 이력서 강의를 수강하게되었는데요~ 너무 간단한 CRUD라서 이력서를 써도 괜찮을지 잘모르겠습니다. 프로젝트를 좀 더 한 후에 이력서를 쓰는게 좋을지 아니면 간단하지만 만들어 놓은 CRUD 게시판을 활용해 이력서를 써서 지원해보는게 좋을지 고민이 됩니다.
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다. 현재 파머완 강의 8장 중간까지 들은 학생입니다. 저는 원래 교수님의 컴퓨터비전 로드맵을 따라갈 생각이었으나, 아직 머신러닝에 대한 기초가 부족하다고 느껴서(어느정도는 알았지만 개념적으로 부족했습니다) 이 강의와 책을 본 후 로드맵을 본격적으로 따라가려고 했습니다. 처음 강의인 CNN 강의에서 선수지식이 '기본적인 머신러닝에 대한 개념 이해' 정도로 작성되어있는데 꼭 나머지 8,9장까지 마무리하고 넘어가야할까요? 아 그리고 로드맵 강의를 수강하면서 앱(?)같은 것도 만들어볼 기회가 있을까요? 감사합니다!
[취업폭격기] 공공기관 전산직 취업 치트키 : NCS·전공·PT면접까지 한 번에 뚫는 정규과정
안녕하세요? 개인적 궁금함이 있어서요. 지거국 출신이 지거국의 지역할당제 이용하는거는 해당 대학교의 지역에만 해당이지만, 지거국출신이란거로 서울권 공기업 들어가기는 이득이 있는지 궁금해서 질문 남깁니다