inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

2회 기출유형(작업형2)

캐글 T2-1 코드 봐주실 수 있나요??

해결된 질문

145

soyoung an

작성한 질문수 22

0

아래 코드에서 잘못된 부분은 없는지, 어느 부분을 보완하면 좋을지 알고 싶습니다

 

문제 : 학습용 데이터 (X_train, y_train)을 이용하여 생존 예측 모형을 만든 후, 이를 평가용 데이터(X_test)에 적용하여 얻은 예측값을 다음과 같은 형식의 CSV파일로 생성하시오(제출한 모델의 성능은 accuracy 평가지표에 따라 채점)

 

코드 :


# 라이브러리 불러오기
import pandas as pd
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")

# EDA
train.shape, test.shape # ((891, 12), (418, 11))
train.isnull().sum()
test.isnull().sum()

# 전처리(결측치, 인코딩, 스케일링, 타겟)
train = train.dropna()
test = test.dropna()
train.shape, test.shape # ((183, 12), (87, 11))

train.describe()

train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)

target = train.pop("Survived")

# 모델링
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 = 2024)


from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state = 2024)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val)

# 평가
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_val, pred)

# 제출
result = pd.DataFrame({
    "PassengerId" : X_val["PassengerId"] ,
    "Survived" : pred
})

result.to_csv("수험번호.csv", index = False)

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

1

퇴근후딴짓

엄청난 실수를 했어요! 0점처리 됩니다.

1

문제가 418개의 예측입니다.

테스트 데이터 (418, 11) -> 행이 418개였으면

이대로 유지해야 합니다. 87개로 줄이면 채점이 불가능하므로 0점 처리됩니다.

절대로 test 데이터 행 수는 건들면 안 됩니다.

 

  1.  

트레인 데이터 수가 800개에서 100단위로 떨어졌어요

이렇게 되면 너무 많은 데이터가 삭제되어 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있어요!

결칙치를 채워서라도 살릴 수 있는 부분은 살리는 것이 좋을 것 같아요!

로지스틱회귀, 회귀

0

29

2

회귀 문제를 풀때 질문입니다.

0

33

1

불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,

0

46

2

실기 체험 제2유형 에러 문의

0

36

1

LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요

0

36

2

3번문제 등분산 가정

0

35

2

작업형3 target 형 변환 질문

0

30

2

[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4

0

23

3

원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat

0

44

2

제2유형 질문입니다.

0

39

2

C()

0

36

2

작업형 2에서 strafity 적용 유무

0

44

2

수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.

0

46

1

ols

0

37

2

2유형 작성관련 질문(일반 심화)

0

31

2

2유형 작성관련 질문

0

30

2

2유형 object컬럼 개수 다르면

0

37

2

코딩팡질문이요ㅠㅠ

0

37

2

관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.

0

19

2

작업형2 ID 컬럼 삭제 질문

0

39

2

2유형 작성관련 질문

0

27

2

memoryerror 질문

0

21

2

작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?

0

37

1

ID 삭제 필수 인가요?

0

33

3