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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫인코딩, 레이블인코딩 사용방법에 관한 질문입니다. 둘 중 아무거나 사용해도 상관은 없는데 어떤 수가 작으면 유니크 수가 작으면 원핫인코딩으로 하는 게 수월하다라는 내용을 이전 강의 때 들은 것 같습니다. 제가 잘 기억하고 있는지는 모르겠지만.. 06:00 한가지 컬럼에서(ID)만 수가 크게 나올 시에는 레이블인코딩을 사용하는 것이 맞을까요? 레이블인코딩과 원핫인코딩 중 하나만 기억날 시 기억나는 거라도 작성해서 제출해도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트를 외울 때 Classifier로만 외우다보니 오류가 나서 재확인을 해봤습니다. Regressor도 붙여서 사용하더라고요. 제가 한가지만 외워서 오류가 났던 걸 확인했습니다. 질문드릴 점은 언제 어떤걸 쓰는지가 구분이 안됩니다...
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 ^^ 다름이아니라 시험 전 2유형 코드 여쭤보려고 질문 남깁니다! 2유형 이렇게만 하면 될까요? 중간에 검증과 평가를 제외해서,, 확인 한번만 부탁드립니다! target = train.pop('타켓명') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #train과 test 컬럼명이 다르다면 수행 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier/Regressor rf = RandomForestClassifier/Regressor(random_state =0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv', index=False) print(pd.read_csv("result.csv").head()) #제출파일확인 print(pd.read_csv("result.csv").shape) #제출파일확인
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 안녕하세요 문제 1번의 경우 결측치 행을 제거하면 행이 51개가 나오는데 앞에서부터 70퍼면 35.7 이라는 숫자가 나옵니다. 문제에서 반올림 할건지 버림으로 정수형으로 나타내는지 언급이 없어서 두 방법을 사용할때의 답이 다른데 혹시 복수정답의 여지는 없나요? 문제에서 표현이 명확하지 않은 것 같습니다. 아니면 이렇게 모호할때는 버림으로 정수형 나타내는게 정배인가요? 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
오류율을 구할때 target을 pop하지 않아도 되는건가요? 이전 강의에선 pop을 했던것같은데, 연습문제 9.로지스틱 회귀 8번 정확도에서 pop하지 않는데 상관없나요? target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) > 0.5 accuracy = accuracy_score(target, pred) print(1-accuracy) # 8. 정확도 pred = model.predict(b) pred = (pred > 0.5).astype(int) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(b['target'], pred) print("8.", accuracy)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 기출 10회를 다시 풀어보고 있는데, 작업형 2에서 타겟 변수에 0이 있는 경우를 처리를 하는지 안하는지에 따라 rmse 값이 차이가 꽤 크더라구요. 이렇게 차이가 꽤 있는데도 결측치를 처리한 경우와 안한 경우 둘다 만점을 받을 수 있던 문제였나요? #타겟변수에서 결측치를 제거한 경우의 rmse rf_rmse = 673.8026644431536 #타겟변수에서 결측치를 제거하지 않은 경우의 rmse rf_rmse = 960.485846380754
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(사진)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
08:51 타겟 시각화는 어차피 지원 안한다고 하였고.. 분포도 꼭 외워야 할까요 ㅠ
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
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
96. 12.19) 배포하기 강의가 9분짜리가 2분 밖에 재생이 되지 않아 진도가 나가지지 않습니다. 진도가 나가지지 않으니 퀴즈를 풀 수도 없고 진행이 안됩니다.
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 굳이 포맷 써서 안바꾸고 아래처럼만 제출해도 상관없나요? 5.8686553916715e-06)
해결됨
카카오 면접관이 알려주는 MSA 관점에서의 분산 트랜잭션 패턴
안녕하세요. 현재 사가패턴을 공부하고 있는 개발자입니다. 제가 알고 있는 내용과 조금 다른 내용이 있어서 궁금증에 물어봅니다. 오케스트레이션 사가를 원래 rest api로 구현하나요? 이것도 카프카 같은 브로커 사용해서 만든다고 알고 있어서요.
해결됨
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
강의를 잘 듣고 있는데, 5강에서 화면과 강의 내용이 맞지 않아요. 다른 강의 음성이 들어와 있는 거 같은데, 확인하시고 수정 부탁드립니다. 감사합니다.
미해결
주문시스템으로 알아보는 분산트랜잭션
안녕하세요. 강사님 강의 잘 들었습니다. 한가지 질문이 있습니다. 주문 생성과 주문 처리api를 나누고 사용자가 결제가 되면 주문 처리 api를 호출하는걸로 알고있습니다. 이때 주문 처리 api에서 Orchestartation 방식으로 OrderConfirmEvent를 발행하면 제 서비스로 예를 들면 재고, 쿠폰, 적립금 서비스에서 consume하여 처리를 하고 있습니다. 그런데 주문 처리 api에서 재고는 처리되었지만 쿠폰은 실패할 경우 어떻게 보상 트랜잭션을 주어야할지 모르겠습니다. Orchestartation 방식으로 처리할거면 OrderConfirmEvent로 한번에 처리하는게 아니라 StockConfirmEvent, CouponConfirmEvent, PointConfirmEvent 이렇게 각각 보내주어야 할까요? 결제가 된 주문이라 바로 보상을 하는것 보다는 dlt topic에 넣고 재처리를 하고 만약 재시도 3번을 하고 나서 실패할 경우 환불을 해줘야할까요? 주문 처리 api에서는 어디가 실패한지 모르니까요 혹시 어떤식으로 해야할지 조언좀 받을수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 급하게 강의를 시작하게 되어서 몇개씩만 빠르게 수강중입니다. 죄송하지만 빠르게 수강중이라 놓친 내용들이 많아서 질문드립니다. 혹시 강의에서 나온 내용들이 정리되어 있는 사이트나 직접 연습을 해볼 수 있는 사이트가 있을까요? 강의 처음에 read_csv() 를 불러올때 파일 등이 있는 위치가 궁금합니다.
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 roc_auc_score 가 평가지표로 지정된 분류문제에서 rf.fit(X_tr, y_tr)로 학습하고 pred= rf.predict_proba(X_val) 로 pred를 만든 후 from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) << 이 부분과 pred=rf.predict_proba(test) result= pd.DataFrame({'pred': pred[:,1]}) << 이 부분 이렇게 딱 두 파트에서만 쓰이는 게 맞나요? 기출 3회 노트에서는 pred = rf.predict_proba(X_val)[:,1] 과 roc_auc_score(y_val, pred) 그리고 pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 이렇게 쓰셨는데 시나공 교재에서는 제가 위에 썼던 것처럼 풀이가 돼있습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({"pred" : pred}) result.to_csv("result.csv",index = False) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({"pred" : pred}) submit.to_csv("result.csv",index = False) pd.read_csv로 찍어보면 두 코드다 동일한 결과를 보이는데 마지막 제출단계에서 아래 코드 submit 말고 위에 코드 처럼 result를 사용해서 제출해도 상관 없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 회귀든 분류든 랜덤포레스트 model 정의할 때 코드 안에 max_depth를 3~12 범위 내로 변화하면서 error나 score 점수 변동 확인해서 error의 경우 낮은 값, score의 경우 높은 값 나오도록 유도해도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 환경에서 문제 풀어보는 중인데, 이렇게 자동으로 밑줄 쳐지고 ctrl+/를 동시에 눌러도 주석 처리되지 않고 그냥 드래그한 코드 사라지고 /만 남는 오류? 같은 상황이 종종 나오는데 이럴 땐 어떻게 하면 좋을까요...?
해결됨
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christmasky@gmail.com 입니다 쪽지기능이 없는거 같아서 여기에 남깁니다
