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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제미나이에 물어보니 과적합 우려가 있다는데 0.8 : 0.2로 나눠서 학습하나 그냥 1 다 학습하나 test 데이터 자체는 별도이니 상관없는 것 아닌가요? 성능 검증을 하지 않는다면 더 많은 데이터로 학습하는게 좋을 거 같은데 이유가 이해가 안됩니다ㅜ
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 React.js 실전 프로젝트 - SNS 편
안녕하세요 정환님! 항상 강의 감사한 마음으로 잘 듣고 있습니다. 이번 이미지 업로드 구현하기2 강의를 끝까지 듣고 따라하던중 스토리지에 이미지 업로드 병렬로 요청 시 제가 업로드 시도한 이미지 4장 중 1장이 허용 사이즈 초과로 스토리지 업로드 요청이 실패 했었는데요, 당연히 이미지 업로드 실패로 await deletePost(post.id); 가 호출되 post.id를 받기위해 먼저 생성한 포스트가 삭제되어 포스트 자체가 안된것처럼 동작했습니다. 근데 storage에서는 업로드 요청이 실패된 이미지를 제외하고 나머지 3장의 이미지가 저장이 되어있더라고요! 간단하게 4장 병렬 이미지 업로드 요청 > 3장 성공 1장 실패 > 이미지 업로드 일부 실패로 포스트 삭제 > storage에는 성공한 3장의 이미지만 존재, 포스트는 없음 이 상태여서 혼자 찾아봐서 추가해봤는데 맞는지도 궁금하고 맞다면 다른 분들도 비슷한 상황에서 도움이 될까 싶어 올립니다!! images.ts 파일에 스토리지에서 이미지 삭제하는 비동기 요청 함수 export async function deleteImages(filePath: string[]) { const { data, error } = await supabase.storage .from(BUCKET_NAME) .remove(filePath); if (error) throw error; return data; } post.ts > createPostWithImages 함수 에서 try, catch문 밖에 업로드전 생성한 filePath 저장할 배열 값을 갖는 변수 선언 const uploadedFilePaths: string[] = []; const imageUrls = await Promise.all( images.map((image) => { const fileExtension = image.name.split(".").pop() || "webp"; const fileName = `${Date.now()}-${crypto.randomUUID()}.${fileExtension}`; const filePath = `${userId}/${post.id}/${fileName}`; uploadedFilePaths.push(filePath); return uploadImage({ file: image, filePath, }); }), ); uploadImage 리턴 전에 생성한 filePath값 저장 catch문에서 if (uploadedFilePaths.length > 0) { await deleteImages(uploadedFilePaths); } 조건문 추가 최종 결과 병렬 요청중 일부의 요청이 파일의 크기 초과 등으로 실패하면 throw error > await deletePost(post.id); if (uploadedFilePaths.length > 0) { await deleteImages(uploadedFilePaths); } throw error; 포스트 삭제, 스토리지 이미지 삭제 글을 잘 못써서 가독성이 떨어지는 부분은 양해부탁드립니다..
미해결
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
수정버튼을 클릭해도 edit화면이 나오는게 아닌 이전에 만들었던 번호 페이지만 호출되는데 혹시 어디를 봐야할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 시험환경 세팅 import pandas as pd from sklearn import datasets dataset = datasets.load_diabetes() df = pd.DataFrame(dataset['data'], columns=dataset['feature_names']) df.to_csv("data1-2.csv", index=False) ##################################################################### # 출력을 원할 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 # 데이터 파일 읽기 예제 import pandas as pd a = pd.read_csv("data1-2.csv") # 사용자 코딩 #print(a.info()) print(a.shape) #print(a.isnull().sum()) df = a[['s1','s2','s3','s4','s5','s6']] df = df.sum(axis=1) #print(df) result = df>0.1 print(sum(result)) 이런식으로 코드를 짜서 답은 맞게 나왔는데요, 사실 [[]]두 번쓴 이유는 딱히 없기는해요 ㅠㅠ 에러가 떠서 [[]]해봤는데 된거라서.. 혹시 이렇게 구해도 되는 건지, 된다면 혹시 [[]]에 대한 설명도 같이 들을 수 있을까요?
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 연습문제 답안 어디서 확인할 수 있죠 ?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 실제 시험에서는 import pandas부터 데이터프레임 부분까지는 이미 작성이 되어있고 from scipy import stats부터 본인이 코딩하면 되는 걸까요? 감사합니다
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
왜 에러가 나는 것일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
컴퓨터 공학에 아예 문외한이기도 하고 시험 준비 기간도 짧아 최대한 문제를 풀 수 있는 정도만 준비해가려고 합니다 작업형 2번은 타겟 분리 트레인, 테스트 합쳐서 원핫인코딩 후 재분리 검증데이터 분할 랜덤포레스트(Classifier/Regressor) 적용하여 피팅 pred로 바로 테스트 데이터 예측(predict 또는 predict_proba) DataFrame 생성 후 제출 제출물 shape가 test와 맞는지 확인 이정도로 준비해가려고 합니다 어차피 한가지 타입으로 해서 낼거면 평가는 별도 안해봐도 괜찮을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
model = logit('gender ~ weight', data=train).fit() pred = model.predict(test) from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(pred, test['gender']) print(1-score) 이 코드를 실행하면 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and binary targets 이렇게 연속된 값과 이진분류를 혼용했다는 오류가 뜨는데, model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3) 테스트 데이터를 사용해 예측 pred = model.predict(X_test) # 4) 실제 값과 예측값을 사용하여 정확도 계산 acc = accuracy_score(y_test, pred) # 5) 오류율 계산 print(round(1 - acc, 3)) 강사님의 두번째 풀이 코드(위 코드)를 실행하면 아무런 문제가 없어서, 두 코드 전부 accuracy_score에 실제 값과 예측값을 넣어주었음에도 실행 결과가 차이가 나는 이유가 궁금합니다. 혹시 LogisticRegression()으로 모델을 생성하면 결과가 0,1의 이진값으로 나오고, logit()으로 모델을 생성하면 결과가 0과 1 사이의 확률값으로 나와서, 모델 생성에 logit()을 사용했다면 accuracy score를 구해야 하는 경우 확률값이 0.5보다 큰지 작은지를 구분하는 후처리를 해줘야 하는 것인 걸까요? 감사합니다.
미해결
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
예전에 강의사놓고 사정상 못보다가 지금 다시 공부할려고하는데, 지금봐도 괜찮은을까요?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
챕터 8의 7.7 리뷰 삭제하기 기능 중 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다! form 서버액션을 사용하고 있는데 <div>, <a> 태그를 통해 form submit을 해야하는 상황, 요구사항이 발생할 수 있다고 하셨는데 어떤 경우에 사용하게 되는건지가 궁금합니다.
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
오른쪽위 실행버튼을 누르면 터미널에 보라색으로 뜨고 컨트롤+F5를 하면 터미널에 정상적으로 잘떠요. 오른쪽 위 run버튼을 누르면 안되는 이유가 뭘까요?
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
예제코드 다운받은거 실행시킬때는 04-04, 04-05와 같이 폴더 기준으로 다음예제 넘어갈때마다 npm install, npm run dev두개명령어 쳐서 실행시키는거 맞나요? 추가로 예제 코드에서 안하고 직접 처음부터 만들어서 하려면 처음에 했던 npm create vite@latest . 이 명령어로 하는거 맞죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험에서 '사분위 범위를 이용해서 이상치를 구하라'는 문제가 나올경우 대체로 Q1 - 1.5*IQR보다 작거나 Q3 + 1.5*IQR보다 큰 값 이라는 것을 명시해주는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
유니크 확인하고 합쳐서 인코딩하고 인덱싱하는 방식은 어떨 때 사용하는 건가요? 첫 번째 문제는 확인 과정도 없는 거 같아서 헷갈리네요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
min_co = df['co'].min() max_co = df['co'].max() df['co'] = (df['co'] - min_co) / (max_co - min_co) min_nmhc = df['nmhc'].min() max_nmhc = df['nmhc'].max() df['nmhc'] = (df['nmhc'] - min_nmhc) / (max_nmhc - min_nmhc) std_co = df['co'].std() std_nmhc = df['nmhc'].std() round(std_co - std_nmhc, 3) 제가 MinMaxScaler라는 것의 존재를 아예 까먹고 있었어서 이런 식으로 박치기(?)해서 문제를 풀었는데, 혹시 실제 시험문제에서도 코랩에서의 설명처럼 "Min-Max 스케일링 = (X - min_X) / (max_X - min_X)" 이 설명이 주어졌나요? 시험에서도 이런 설명이 주어진다면 어떻게든 풀어낼 것 같은데, 주어지지 않는다면 이런 스케일링 기법같은 것들을 미리 외워놓는 게 좋을 것 같아서 여쭤봅니다! 감사합니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전처리부분은 어떻게 나올지 모르겠지만 여태까지 난이도로나온다면 (결측치는 나오는대로 한다고 가정하겠습니다) 강의를 다보고 연습문제도 다해보았습니다 작업형3도 다돌려보았고 작업형1이 잘 안되어서 남은시간동안 작업형1에 집중해보려고 여쭙니다 이정도 치면 40점을 맞을 수 있다고생각하는데 어떻게 생각하실까요?ㅠ (타겟값분리) target=train.pop('종속변수') (데이터합쳐서 원핫인코딩 후 분해) n1=len(train) df=pd.concat([train,test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:n1] test=df.iloc[n1:] 데이터분할 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=import train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape #평가지표 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error # f1_score , roc_auc_score 등등나오는대로 #랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 분류 #from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #회귀 rf=RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) print(root_mean_squared_error(y_val,pred) # macro일때는 average='macro' #lightgbm import lightgbm import lgb lgb=lgb.LGBMClassifier(random_state=0,verbose=-1) # 회귀면 Regressor lgb.fit(X_tr,y_tr) pred=lgb.predict(X_val) print(root_mean_squared_error(y_val,pred) test예측 pred=rf.predict(test) #rf와lgbm중 선택 submit=pd.DataFrame({'pred':pred)} # roc_auc인경우 pred[,:1] submit.to_csv('result.csv',index=False) print(pd.read_csv('result.csv'))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 챗지피티때문에 헷갈리는데 정리 한 번만 부탁드려요 그냥 df['after'],df['before']로 쓰면 ud = after-before(앞-뒤)이 되는거고 stat.ttest_rel(df['before'],df['after'],alternative='less')를 쓰면 ud = before-after(앞-뒤)가 되는 것이죠?? ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
궁금한 점이 몇가지 있는데 만약 작업형 2에서 EDA에서 info를 해봤을때 object 컬럼이 없다면 인코딩을 진행 안하는것이 맞을까요? 2. 평가 과정에서 precision과 recall은 해보지 않았던것 같은데 불러올때 from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score 이렇게 불러온다음 나머지 과정은 accuracy와 동일하게 진행해주면 될까요? 감사합니다.
미해결
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
안녕하세요. 강의를 수강하면서 한 가지 오류가 반복적으로 발생하여 질문드립니다. 현재 아래 코드를 실행하는 과정에서 문제가 발생하고 있습니다. score = cross_val_score(knn, X_train, y_train.values.ravel(), cv=k_fold, n_jobs=-1, scoring='accuracy') print(score) 셀을 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 지속적으로 출력됩니다. UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 18-20: ordinal not in range(128) 이 오류는 예전에도 Jupyter Notebook을 사용할 때 동일하게 발생하여 해결에 어려움을 겪었고, 이번 강의를 따라가는 과정에서도 같은 문제가 반복되고 있습니다. 구글링과 GPT 등을 통해 여러 해결 방법을 시도해보았으나, 환경 변수 설정, 터미널 인코딩 변경, 관련 코드 수정 등 어떤 방법도 효과가 없었습니다. (제가 방법을 잘못 이해한 것일 수도 있습니다.) 혹시 이 문제가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 조언을 주실 수 있을까요? 항상 좋은 강의 제공해주셔서 감사드립니다. - 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 24시간 내에 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
