inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

2유형 여쭤보고 싶습니다 ..!!

해결된 질문

115

구름

작성한 질문수 3

0

하필 model.selection 코드가 기억이 안나서 결국 검증을 못하고 rf로 돌려서 냈습니다..ㅠㅠ

오늘 같은 경우에는 전처리 과정이 따로 없어서 모델 튜닝으로 점수가 갈릴것같아서 걱정이 됩니다..

이런경우에도 30점 이상 받을 수 있을까요 ?

 

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

검증없이 모든 데이터 학습 사용한거죠?

40점 문제 없을 것 같은데

 

 

혹시 타겟 불편형이 심했나요? 비슷했디면 튜닝 영향도 크지 않아요

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 효원님.

빅데이터 분석기사 실기 시험에서 작업형 2유형은 주로 데이터 전처리와 모델링 결과를 평가합니다. 전처리가 특별히 필요하지 않은 상황에서 모델 튜닝을 수행하지 못했더라도 랜덤 포레스트(RandomForest)를 사용하셨다면 기본적으로 안정적인 성능을 발휘할 수 있습니다. 다만, 다음의 요소를 고려해보시면 도움이 될 수 있습니다:

  1. 랜덤 포레스트 기본 모델의 장점: 랜덤 포레스트는 기본 매개변수로도 상당히 강력하며, 안정적인 모델 성능을 제공합니다. 따라서 특별한 오류 없이 제출하셨다면 긍정적인 결과를 기대할 수 있습니다.

  2. 평가 기준: 시험에서는 정확도나 f1-score 같은 여러 평가 지표를 사용합니다. 이번 시험에서 검증 과정을 생략하신 부분이 평가지표와의 차이를 만드는 요소일 수 있습니다.

  3. 모델 튜닝 부족 시의 영향: 기본 설정으로 충분한 성능을 얻을 수 있지만, 튜닝을 통해 미세 조정하지 못한 부분에서 점수가 아쉬워질 수도 있습니다. 그러나 실수가 없다면 30점 이상 받을 가능성은 있습니다.

비슷한 질문이 이전에도 있었으니 한번 확인해보시는 것도 좋을 듯합니다:

시험 준비와 응시를 통해 얻은 경험을 바탕으로 앞으로의 학습에 많은 도움이 될 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

작업형 3 유형

0

7

2

11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답

0

13

2

f1 score 질문

0

11

1

10회 작업형 2 인코딩 질의

0

8

1

53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.

0

16

2

28:19 roc_auc이유

0

17

2

수강연장문의

0

18

2

전체적인 머신러닝 순서

0

14

1

빅분기 실기 유형2질문

0

17

1

ID 전처리 이유

0

29

2

데이터제공

0

25

2

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

0

16

1

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

0

20

2

작업형 2 제출방

0

20

2

인코딩 스케일링 순서

0

21

2

실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

0

20

2

수강 연장 문의

0

19

2

작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

0

22

1

14강 "" 사용 관련 질문

0

22

2

캐글 제출 점수

0

26

2

기출 마무리 방법

0

51

2

빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

0

38

6

데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

0

29

2

단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정

0

39

2