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172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

이론 파일 질문

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

이론은 지금 0.9버전 받으면 최신 껄로 모든 이론 다 받는거 맞을까요? 1월 업데이트길레 더 있나 싶어서 여쭤봅니다. 이거 하나만 받으면 될까요

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jin 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

작업형 2유형 문의

해결됨

[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 train,test데이터 범주형 수가 다르면 concat 후 레이블인코딩 또는 원핫인코딩 후 다시 train,test로 나뉘는데 이중 레이블인코딩은 train데이터엔 있고 test데이터에는 없을때에만 가능한게 맞을까요? 10회 2유형 범주형 갯수를 보면 train에는 42 범주형에는 41이어도 동일한 주구매상품이라 가능한거죠? 얼핏 다른곳에 train없고 test에만 있을경우 사용하면 안된다는 글을 보았거든요.

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lemon4374 댓글 2 좋아요 0 조회수 54

작업형 2 (target이 문자형태일때)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

이진 분류에서 target값이 문자형태일 때 acuuracy는 target 값이 숫자형태일 때 처럼 수행하고 f1은 pos_label을 통해 양성값을 지정해주면 되는데 roc_auc와 recall, precision 평가지표들은 어떻게 수행해야하나요?

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kkst0403 댓글 2 좋아요 0 조회수 62

제출 시 index 관련 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

import lightgbm as lgb rk = lgb.LGBMRegressor(random_state=628, verbose=-1) rk.fit(X_tr,y_tr) pred = rk.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ruf = root_mean_squared_error(y_val,pred) ruf pred = rk.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv", index = False) print(pd.read_csv("result.csv").head()) 여기까지 작성하고 실행을 했는데 pred 0 15343.154157 1 15824.571222 2 14148.946309 3 17381.447059 4 6259.560969 이렇게 나오는 이유가 뭘까요.. 처음에 까먹어서 다시 했는데 계속 저렇게 나와요

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김근영 댓글 2 좋아요 0 조회수 45

컬럼 개수

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

저 같은 경우에는 컬럼 개수가 안뜨는데 이유가 뭔가요?

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김라의 댓글 2 좋아요 0 조회수 50

원핫인코딩 pd.concat하는 경우

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train object 컬럼과 test object 컬럼의 기초 통계 확인후 unique 개수가 다른 경우에는 pd.concat을 통해 train+test를 합친 후 pd.get_dummies(원핫-인코딩 진행 후) 길이만큼 나누는 부분이 진행하는 게 맞을까요?

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Michael RU 댓글 2 좋아요 0 조회수 119

테스트 사이즈

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

테스트 사이즈를 나누는 기준이 있나요?? 작으면 0.15, 좀 크면 0.2이런식으로요

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봉준 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

F 검정 및 로그, 합동 분산 추정량 공식 출현에 걱정됩니다...

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님, 안녕하세요. 다름이 아니라, 제3유형의 출제범위가 생각보다 넓은 듯 하여 걱정입니다... F 값, 합동 분산 추정량, 로그 씌우는 함수 등... 배우지 못했거나 알지 못하는 개념 및 함수가 갑작스레 등장하게 될까 걱정이네요... 어느정도까지 숙지해야하는지도 감이 안서 난감합니다...ㅠㅠ

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ㄱ정동희 댓글 2 좋아요 0 조회수 353

작업형2 3번 예시문제 관련 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") print(train.shape, test.shape) target = train.pop('output') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.5,random_state=2022) print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022,max_depth=5, n_estimators=400) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val,pred[:,1]) print(roc_auc) 작업형2 3번 예시 문제에서 강의 스크립트와 동일하게 작성했는데 roc_auc 평가 결과가 1.0으로 나오게 됩니다. 1로 나오는 결과는 모델이 검증 데이터를 완벽하게 예측하는 경우라고 하는데, 해당 스크립트 맞는지 한번 봐주시면 감사하겠습니다!^^

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bobby1994 댓글 1 좋아요 0 조회수 44

기출 8회 작업형 2

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제를 라벨인코딩이 아닌 원핫인코딩으로 풀고 싶은데, 챗 gpt 에 물어봤더니, # 열 정렬/맞춤 필수 (시험 감점 포인트!) train, test = train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0) 이 코드가 필수라고 해서요! 원핫인코딩을 할 떄는 항상 안전하게 이 코드를 작성해주면 좋을까요? 아니면 이 문제의 경우 특히 그런걸까요?

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shs4166 댓글 2 좋아요 0 조회수 84

탐색적 데이터 분석

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

저는 1.데이터 크기 확인 print(train.shape,test.shape) 2.결측치 수 print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) 3.#target unique 수 print(train['Heat_Load'].value_counts()) 4.데이터 정보(자료형) print( train.info ()) 정도만 확인 하는데 value_counts()로 확인하는 이유와 object의 unique개수를 확인 하는 이유가 뭔가요?

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김라의 댓글 2 좋아요 0 조회수 52

질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 3유형 관련하여, 문제가 주어지면 알아서 독립성/정규성/등분산성 까지 검증을 해야하는지 궁금합니다~! 예를 들면 예) 과자의 무게는 200g과 다른지 검정하세요. 1.정규성 검정 (shapiro) 이후 결과에 따라 willcoxon이나 ttest_1samp를 진행해야 하는 것인지. 2.그게 아니라면, 정규성은 주어지고 willcoxon이나 ttest_1samp를 하라고 주어지는 것인지 궁금합니다.

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IMS 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

44, 45강 실행시 오류

해결됨

남박사의 파이썬으로 봇 만들기 with ChatGPT

그대로 따라하고 실행했는데 이런 문제점이 있습니다. 왜인지 잘 모르겠어요. 44강에서 테스트 메세지의 링크가 모바일에서도 안나옵니다. 44강에서 위치보기 도 누르면 아무 링크가 안열립니다. 45강에서 PC카톡에 "안녕하세요. 봇입니다." 라는 메세지를 보내면, 계속 이렇게 나오네요.

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minimings 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

기출 3회 작업형2 lightgbm 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출 3회 작업형2 lgbm으로 풀다가 질문드립니다 #lightgbm import lightgbm as lgb rk = lgb.LGBMClassifier(random_state=628, verbose=-1) rk.fit(X_tr, y_tr) 여기까지 했는데 LightGBMError: Do not support special JSON characters in feature name. 이렇게 오류가 뜨는 건 어떻게 해야하는 건가요??

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김근영 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

머신러닝 분류 모델과 회귀모델의 종류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

어떤게 있나요 헷갈려서 ex)분류모델-랜덤포레스트,Xgboost,LightGBM이런 식으로 정리 좀 해주세요

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김라의 댓글 2 좋아요 0 조회수 197

데이터 전처리 과정

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님 안녕하세요 데이터 전처리 과정에서 어떤 조건?으로 결측치를 제가하나요? 여기서 이름과 host_id를 제거하신거같은데 이유가 있나요?? 그리고 모의문제1에서도 어떤 이유 저 컬럼을 없앤건지 궁금합니다

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봉준 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

2회 기출유형 3번 문제

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3번문제에 이렇게 코드를 짜봤는데 결과값이 다르게 나옵니다ㅠ 어디를 수정해야 할까요?ㅠ q3 = df['age'].quantile(0.75) q1 = df['age'].quantile(0.25) IQR = q3 - q1 line1 = q1 - 1.5 * IQR line2 = q3 + 1.5 * IQR print(sum(df['age'] < line1)) print(sum(df['age'] > line2))

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김지수 댓글 2 좋아요 0 조회수 47

2025년 1회 기출문제 3/3 이론포함

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

12분 10초대부터 시작해서 a[0]가 0되면서 탈출조건 이렇게 말씀하시면서 0이라고 하시는데 func(values, 0, 1) 여기서 st = 0, end = 1 인데 탈출조건은 st >= end 0>= 1 이렇게 되면 탈출이 안되는거 아닌가여? 이해가 안됩니다

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최태준 댓글 2 좋아요 0 조회수 150

코드 검토

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 혼자 문제 풀이를 해보다가 제가 작성한 코드들이 문제가 없는지 여쭤보고싶습니다. 그리고 마지막 제출단계에서 test 데이터에 'Attritino_Flag'를 삭제했는데 (drop을 안시키고 작성했는데 오류가 뜨더니 자동으로 drop시키는 코드로 수정되었습니다.) 왜 삭제해야 오류가 안나는지 궁금합니다. # 1. 문제 정의 (분류) target: Atrrition_Flag(1: 이탈, 0: 유지) # 2. 데이터 불러오기 # 3. 탐색적 데이터 분석(EDA) # train.info() # dtypes: float64(5), int64(11), object(5) # train.isnull().sum() # 0 # train.describe(include='O') # test.info() # dtypes: float64(5), int64(10), object(5) # test.isnull().sum() # 0 # train['Attrition_Flag'].value_counts() # 0: 6815, 1: 1286 # 4. 데이터 전처리(인코딩, 데이터 전처리) # 4-1. 원핫인코딩 data = pd.concat([train, test], axis = 0) data = pd.get_dummies(data) train = data.iloc[:len(train)].copy() test = data.iloc[len(train):].copy() # train.info() # bool(23), float64(6), int64(10) # test.info() # bool(23), float64(6), int64(10) # 5. 검증 데이터 나누기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('Attrition_Flag',axis=1), train['Attrition_Flag'], test_size = 0.2, random_state = 0 ) # 6. 모델 학습 및 평가 # 6-1. 모델불러오기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) # 6-2. 학습(fit) rf.fit(X_tr, y_tr) # 6-3. 예측(predict) pred = rf.predict(X_val) # 6-4. 예측 결과 확인 # pred[:10] # rf.classes_ # pred # 6-5. 평가 # 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall) from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score, f1_score, precision_score, recall_score accuracy = accuracy_score(y_val, pred) print('accuracy:',accuracy) # accuracy: 0.9549660703269587 f1 = f1_score(y_val, pred) print('f1:',f1) # f1: 0.8381374722838137 precision = precision_score(y_val, pred) print('precision:',precision) # precision: 0.9264705882352942 recall = recall_score(y_val, pred) print('recall:',recall) # recall: 0.7651821862348178 pred = rf.predict_proba(X_val) roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print('roc_auc:',roc_auc) # roc_auc: 0.9860421123349186 # 7. 제출 pred = rf.predict_proba(test.drop('Attrition_Flag', axis=1)) pred submit = pd.DataFrame({ 'CLIENTNUM': test['CLIENTNUM'], 'Attrition_Flag': pred[:,1] }) submit.to_csv('000000.csv',index=False)

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 70

가설검정 결과 채택/기각 선택

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

p-value가 0.0006이 나와서 대립가설을 채택하는게 맞을텐데 소문제 c는 답을 어떻게적어야하나요? '가설검정의 결과를' 채택,기각 중 골라야하는데 가설검정의 결과라는게 0.0006인거고 , 그럼 채택으로 답을 적어야하나요?

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dnrwls9115 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

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