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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형2(ver. 2023)

예시문제 작업형 2

해결된 질문

286

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 🙂

로지스틱회귀, 회귀

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