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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5회 작업형2유형 기출 강의에서 수치형 활용 부분에서 random_state=2022 는 무슨 의미인가요? 공부하면서 random_state=0 도 본것 같은데 두개 차이가 무엇인가요? 왜 하는건가요? 2022가 그냥 임의의 숫자인것 같은데 그냥 아무 숫자를 하는건가요? 안해주면 안되는거죠?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1.선생님께서 test데이터의 행 부분은 절대 삭제하면안된다고 하셨는데 수치형 데이터만 남기기위해 열 데이터(컬럼)는 삭제해도 상관없는건가요? 2. 제출예시를 보니까 이렇게 나와있던데 마지막으로 만든 csv 에서 head(3)을 해야하는건가요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다른 교재 2회 복원에서는 SVM 모형을 이용하는 문제가 있는데 영상, 최근 올려주신 마인드맵, 질문게시판 svm, svc 검색해봐도 정보가 안보이네요. 2~3회에만 나오고 svm 관련은 출제 가능성이나 풀이할때 사용가능성이 떨어져서 그런건지요...
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예측 결과를 ROC_AUC 평가 지표를 사용하라고 해서, predict_proba를 사용하면, 결과값이 1인 경우의 확률값(소수점 값)으로 나오는데, 예시 화면에서는 0 또는 1의 값으로 나타내게 되어 있어서, 평가시 predict로 해야할지 predict_proba를 적용해야 할지 다소 혼란스러운 부분이 있는데 실전에서 어떻게 해야 할까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2유형 평가하기 관련 질문입니다. 작업형 2유형을 지속적으로 공부하고 있습니다. 헷갈리는 사항이 있는데요. 바로 평가하기 입니다. metrics 에서 해당 함수를 찾아서 응용하는것은 암기하여 가능하나 어떤문제에서는 train_test_split 에서 산출된 x_val 의 pred 값과 y_val 로 평가하기를 돌리는 경우가 있고, 또 어떠한 경우에는 주어진 test 엑셀파일과 y_test 엑섹파일 간에 평가하기를 돌려서 값을 산출하는 경우가 있는것 같습니다. 그래서 실제 기출문제를 풀 경우에 평가하기에서 어떤걸 평가하라고 주어지는 것인지, 아니면 평가하기는 test 파일로 진행해야하는지 헷갈려서 기준점이 있을까 하여 질문드려 봅니다. 결론 : 평가하기를 시행하라 하였을때 어떤값으로 평가하는게 정답일지 헷갈립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(x_tr, y_tr) pred = model.predict(x_val) real_pred = model.predict(test) from sklearn.metrics import recall_score recall_score(y_val, pred) #0.8282442748091603 recall_score(y_test, real_pred) #0.8211143695014663 from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(y_val, pred)) #0.9353448275862069 print(precision_score(y_test, real_pred)) #0.9333333333333333
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출3회. 작업형 1유형. 1번문제 자료를 어떻게 불러와야 하는지 모르겠습니다.
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5분빨리 퇴근하자! 파이썬 데이터 분석, 시각화, 웹 대시보드 제작하기
안녕하세요 수강 신청하여 수업 준비하고 있습니다 강의에서 보여주고 있는 데이터 셋은 어디에서 다운로드 받을 수 있는지 문의 드립니다 감사합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
RandomForestClassifier 모델링에서 max_depth와 n_estimators 를 설정해 주었는데, RandomForestRegressor 사용시에도 같은 옵션으로 tuning을 하는지요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 data['qsec']가 시리즈인지, 데이터프레임인지 어떻게 알 수 있나요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 왜 처음에 pd.read _csv하고 df.head()를 했을 때, 데이터 프레임 형태로 안 나오는 건가요? 매번 load 함수로 넣어야 되나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 강의 기간이 6월 12일까지인데 혹시 이번 실기시험까지 연장이 가능할까요?ㅜㅜ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
LGBMclassifier, LGBMregressor, Randomforestregressor에 LabelEncoder를 사용해도 상관 없는건가여??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 데이터 프레임은 [[]] 시리즈는 [] 인건 이해했습니다. 다만, 스케일링을 할 때 앞에 2과목 강의에서는 [] 한번만 사용했는데 이는 cols라는 새로운 리스트를 만들어줘서 그런것으로 생각됩니다. 이 문제에서는 qsec라는 하나의 열에 스케일링을 적용하지만 qsec가 데이터 프레임 형태에 하나의 열로 들어가 있기 때문에 [[]]으로 생각하면 될까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 스케일링 진행 시 train 에는 있지만 test 에 컬럼이 없는 경우 "None of [Index(['Attrition_Flag'], dtype='object')] are in the [columns]" 의 오류가 발생합니다. 컬럼 리스트의 기준을 train으로 잡지 않고 중복되는 컬럼만 존재하는 test의 기준으로 컬럼 리스트를 잡고 fit_transform 을 진행해주어도 상관이 없을까요? from sklearn.preprocessing import RobustScaler rols = test.select_dtypes(exclude='object').columns for rol in rols: rs = RobustScaler() train[rol] = rs.fit_transform(train[[rol]]) test[rol] =rs.transform(test[[rol]]) 작성한 코드입니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
https://www.kaggle.com/code/agileteam/mock-exam-t2-exam-template 이 문제를 풀고 있는데, 코랩과 캐글 모두 코드가 안돌아갑니다(RAM을 모두 사용했다고 실행이 멈춥니다) 코드가 잘못된 부분이 있어서 그럴까요?? # your code # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd X_test = pd.read_csv("../input/hr-data/X_test.csv") X_train = pd.read_csv("../input/hr-data/X_train.csv") y_train = pd.read_csv("../input/hr-data/y_train.csv") # EDA # X_train.info() # y_train.info() # X_test.info() # X_train.shape, y_train.shape # 전처리(타겟, 결측치, 인코딩, 스케일링) # X_train.isnull().sum() # 결측치가 모두 범주형 컬럼이므로 특정값 "x"로 채워주기 # gender 4508 object # enrolled_university 386 object # education_level 460 object # major_discipline 2813 object # experience 65 object # company_size 5938 object # company_type 6140 object # last_new_job 423 object # X_test.isnull().sum() # 결측치가 모두 범주형 컬럼이므로 특정값 "x"로 채워주기 # gender 510 object # enrolled_university 31 object # education_level 52 object # major_discipline 310 object # experience 5 object # company_size 621 object # company_type 634 object # last_new_job 40 object # y_train.isnull().sum() X_train = X_train.fillna("x") X_test = X_test.fillna("x") # X_train.shape # (8955, 13) # 학습, 예측에 사용되는 데이터만 인코딩(정답지인 y_test는 인코딩x) X_train = pd.get_dummies(X_train) X_test = pd.get_dummies(X_test) # # X_train.shape, y_train.shape # ((19158, 187), (19158, 1)) # 모델링(학습, 예측, 평가) # 평가지표를 사용할거면 train_test_split 해야 함 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score rf = RandomForestClassifier(random_state = 42) rf.fit(X_train, y_train) pred = rf.predict_proba(X_test)[:, 1] # predict_proba : 분류 문제에서 확률을 예측할 때 # roc_auc_score, accuracy, f1 : 분류에서만 사용 # error가 들어가는 지표 : 회귀에서 사용 # 제출 result = pd.DataFrame({ "pred" : pred }) result.to_csv("result.csv", index = False)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna('X') X_train.isnull().sum() 안녕하세요 선생님, 좌측 x_train 에서 x_train[occ~]이 아닌 a = X_train['occupation'].fillna('X') 로 해서 진행해서 결측치로 채우는 방법은 어떻게 하는걸까요 ?? 좌측은 변수명인데 꼭 파일명['컬럼명']을 작성해야할까요 ?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님, pandas로 코드를 처리하고 있는데, visual studio code 파이썬으로 입력해도 문장처리나 결과는 똑같나요 ??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님, 수업질문드립니다~ 7회 기출유형(작업형3) 12:54 부분에서 pred = model.predict(test) 하면 1일 확률값이 나오는데요! 지난 작업형2에서 배울때 predict가 아닌 predict_proba를 할때 확률값이 나왔던걸로 기억합니다. 뭐가 다른 것인가요? 로지스틱 회귀모델은 확률값이 나오는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # 정확도 print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred)) 상기 사진의 평가지표(from~, 정확도, 정밀도 등) 식은 문제에서 주어지지 않는지 궁금합니다. 모두 암기해야 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
만약에 라벨/원핫 인코딩시에 트레인에서 fit_transform할때 없었던 데이터가 테스트에 있어서 transform 처리가 안되면 어떤식으로 처리해야지 가장 간단하게 처리할수 있을까요? 데이터를 합쳐서 인코딩 하고 다시 나누는 방법밖에 없을까요?
