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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 quiz 3 데이터 수를 구할 때선생님께서 알려주신 len(df[cond]) 외에df[cond].shape[0] 이나 df[cond].count()[0]을 사용해도 괜찮나요??값은 동일하게 나옵니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 2유형 강의 수강 중 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다! IQR 을 사용하여 이상치를 확인 했을 때, 이상치가 전체 행 대비 적게 있을 경우 해당 행 자체를 삭제해도 무방한가요? 스케일링 시, 이상치가 있을 경우 로버스트 스케일링을 사용하는게 좋다라고 하셨는데 이상치가 있는 컬럼에 대해서만 로버스트 스케일링으로 진행하고, 이상치가 없는 컬럼에 대해서는 MinMax 이나 Z-Score 를 사용하여 구분해서 각각 스케일링 하는게 좋은가요? 2-2. 만약 이상치가 없는 경우에도 로버스트 스케일링을 사용할 경우 다른 스케일링 방식에 비해 성능이 떨어지나요? 감사합니다~!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
퇴근 후 매일 강의를 조금씩 듣고 있습니다. 이제서야 작업형 1 강의 목차로 들어왔는데요! 저는 강의 들으면서 pause 누르고 타이핑 해보고 저만의 암기노트를 만들면서 시간 있을 때 외우고 있습니다. 지금부터 조금씩 외우는 이유는 지금 시간 들여서 강의를 들었는데 쭉쭉 넘어가다보면 (물론 타이핑은 겸하면서) 나중에 또 보면 새로울거 같아서 기억이 있을 때 까먹더라도 외우려고 하고 있긴합니다. 다만, 암기를 하니 좀 속도가 더디긴 하네요 ㅠㅠ 지금은 암기하지말고 한번 쭉 따라하면서 듣는게 낫나요? 저는 문제 풀 때 암기가 되어있지 않으면 안풀리는데 이것은 어떻게 해결하면 될까요? 캐글도 풀어야한다고 하셨는데 강의 목차 순서에 있는 것일까요? 강의 목록에 있는 것들만 완벽하게 숙지하면 시험에 무리없나요? 추가 사이트 들어가서 공부할 필요 없이 이 강의로만 끝내고 싶어서요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
별도 실기 강의 자료가 있을까요? 인쇄해서 보려구요!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 31일 강의가 끝나는데! 혹시 연장이 가능한가요? 연장하려면 다시 이 강의를 구입해야 하는지요?ㅜ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트로 학습시킬때마다 아래와 같은 에러가 납니다. 어디를 고쳐야할까요? (RandomForest에 random_state 값을 넣어도 똑같았습니다) (모델학습 이전단계에서는 강의와 동일하게 모두 잘 실행되었습니다) 아래 검증데이터 분리는 잘된것 사진 첨부했습니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 스케일링에 대해서 여쭤보고 싶은게 있습니다. 스케일링을 진행할 때, 인코딩된 범주형 변수와 수치형이지만 범주형 성격을 띄는 변수들도 함께 스케일링을 진행해주어야 하는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
random_state, max_depth, n_estimators 같은 하이퍼파라미터튜닝은 모든 회귀, 분류 모델에서 사용가능한가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 실제 시험에서 테스트 사이즈와 랜덤 스테이츠를 입력 해 줘야하나요? 사이즈값이나 스테이트값 작성하는 기준은 무엇인가요!?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험에서는 따로 라이브러리를 추가할 수 없다고 했던것 같은데... 강의에서 공부를 할때 sklearn 등 라이브러리를 불러오는 코드는 시험에서 따로 작성하면 안되지요? 예시 : from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 예시 문장을 시험에서 작성해도 되는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후검정을 진행할 때 선생님이 대표적으로 '투키' 하고 '본페로니' 두개를 많이 쓰신다고 하셨었는데. 혹시 투키하고 본페로니 둘다 알아야할까요? 아니면 둘중에 하나만 외워도 될까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출문제 1번에서는 출동시간과 도착시간이 년월일시분초 다 있어서 datetime에 문제없는데 혹시 출동시간 컬럼에 102030 시분초 또는 년월일만 있어도 datetime으로 변경이 가능한가요? 만약 변경이 안된다면 변경하는 방법이 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제2 주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산) 풀이 # your code df = pd.read_csv("members.csv") # df.shape df1 = df.loc[:79] df1.isnull().sum() # print(df1.describe()) bf = 20.574853 # print(df1.head()) # print(df1.isnull().sum()) df1['f1'] = df1['f1'].fillna(df1['f1'].median()) # print(df1.isnull().sum()) # print(df1.head()) # print(df1.describe()) af = 17.010789 print(bf-af) 이런식으로 describe함수에서 나오는 값으로 풀었는데 실제 시험에서도 이렇게 문제를 풀어도 상관없을까요?? 영상에서 풀이한 값과 소수점 자리가 다르더라구요..
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제로 시험이 나올때pred[:,1]를 무작정 쓰면 큰일날것 같습니다.어떨때는 pred[:,1]을 쓰고 어떨때는pred[:,0]을 쓰는게 맞는지 알려주시면 감사하겠습니다.단순히 분류값이 0일 확률에 대한건 pred[:,0], 1에 대한건 pred[:,1]로 보는게 맞는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2번에서 '결측치'가 있다면 그 결측치들을 삭제하고 진행시키는 게 좋을까요? 아니면 그 결측치들을 전부 0으로 채우는 게 나을까요? 혹시 이렇게 그냥 아예 결측치 컬럼을 삭제하거나 0으로 채워도 40점이 나올 수 있을까요.? ㅠ
미해결
파이썬 기초 라이브러리부터 쌓아가는 머신러닝
2분 44초 파일을 읽어들일 때 base_src 에 할당 할 때 machine_learning_data뒤에다가 바로 friend.csv을 이어서 붙이면 안되나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
검증데이터를 분리할때 X_tr, X_val 은 (909, 12) (161,12) 로 열이 12인데 y_tr, y_val 은 왜 열값이 안나오는지 궁금합니다. 이 질문에 대한 답변을 받았는데 답변이 이해가 안가서 재질문합니다~ 이해하기 쉽게 설명이 더 추가될수 있을까요? 받은답변 : 와우! 정확히 보셨어요! 거기에 만약 1이 적히면 데이터프레임이 됩니다. 모델 학습시 타겟이 데이터프레임으로 들어가면 워닝이나 에러가 발생할 수 있어요. 시리즈라서 열값이 나오지 않습니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
머리식힐겸 유튜브 채널에 있는 강의도 1~2개 봤는데 유형 바뀌기 전에 강의들이라... 현재 수강하고 있는 강의 위주로 복습하는게 맞겠죠!? 바쁘신데 공부법 질문만 올려서 죄송합니다 ㅠ
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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 문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다. df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3) 그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요? 1. print(df['f3'].sum()) 2. print(sum(df['f3']))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 예전에 혼자 공부할 때 데이터 분할을 할 때 stratify를 설정해서 데이터 불균형을 처리한다고 들었는데, 제가 놓친 것일 수도 있지만 선생님 강의에서는 따로 이에 관한 설명을 본 적이 없어서 질문드립니다. 2유형을 푸는 데에 있어서 stratify는 굳이 설정을 안 해도 문제가 없을까요? 아니면 시험 볼 때 설정을 해놓는 게 더 좋을까요?
