inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형2(ver. 2023)

예시문제 작업형 2

해결된 질문

279

익명

작성한 질문수 2

0

강사님께서 설명해주신 한가지 방법으로 풀이하기 영상을 보고 train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")

test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")

# EDA

# print(train.shape, test.shape) #2482

# print(train.head())

# print(test.head())

# print(train.info())

# print(train.isnull().sum())

# print(test.isnull().sum())

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)

test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)

print(train.isnull().sum())

print(test.isnull().sum())

# 데이터 전처리

target = train.pop('성별')

print(train.shape, test.shape)

train = pd.get_dummies(train)

test = pd.get_dummies(test)

print(train.shape, test.shape)

# 검증데이터 분류

# 머신러닝

# 예측

# 제출

과 같은 방식으로 코드를 작성하고 있습니다. 위 방식으로 할 때 pd.get_dummies 이후의 결과가
(3500, 10) (2482, 10)

(3500, 74) (2482, 73)

위와 같이 나옵니다. 74와 73의 값이 동일하지 않은데, 이 상태로 머신러닝 진행해도 되는 건가요? 혹은 잘못된 코드 작성인가요?

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

한 가지 방법 코드로는 예시문제는 해당되지 않아요!

기출 데이터는 7회까지 모두 쉬웠습니다.

예시문제 데이터

  • 결측치 있음

  • train과 test 카테고리 다름

     

     

    결측치는 처리한 것으로 확인했고, object컬럼에서 카테고리가 다른 것은

     

  • 방법1: train과 test를 합쳐서 인코딩하고, 분리하는 방법

  • 방법2: 임시 대응, 1~2개 컬럼만 다르하면 한쪽에서 제거/추가하는 방식

등과 같은 처리가 필요합니다. 그동안 작업형2가 매우 쉽게 출제되어 1가지 방법으로 해결가능했는데

예시문제와 같은 데이터라면 난이도가 올라가게 됩니다.

응원하겠습니다 🙂

질문 드립니다.

0

38

2

강의 내용 관련 질문드립니다~

0

35

2

수강 연장 문의

0

33

1

강의자료 일괄 다운로드

0

43

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

29

1

list 문제 질문드립니다~

0

31

2

빅분기 실기 12회 재도전

0

40

1

강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건

0

30

1

수강기간 연장 문의 드립니다

0

36

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

47

2

질문이요

0

51

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

50

2

문제 3-2 질문드립니다

0

44

2

수강기간 연장 문의 드립니다.

0

58

2

변수, 칼럼 , df 구분

0

50

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

50

2

수강기간 연장 문의

0

48

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

42

2

수강기한 연장 문의

0

80

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

57

2

결정트리에서 적절한 깊이 선택 후 시각화 과정에서 학습 데이터만 사용하는 이유

0

45

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

71

2

수강연장 문의

0

77

2

수강연장문의

0

53

2