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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 방법 2인 pivot table을 만든 이후에 기존 방법 1의 grouped['차이'] 항목을 만들어 처리하였는데요. 방법 2에서는 grouped라는 변수에 pivot table 결과를 안넣으셨는데, pivot table 결과가 어떻게 grouped에 들어간걸까요??
미해결
Airflow 마스터 클래스
airflow 3.* 를 기준으로 data_interval_start 나 data_interval_end 모두 같은 시간이 나와서 기존 gitHub 코드로 실습하니 기대했던 것과는 다른 log 결과가 반환 되었습니다. 이럴 경우 어떻게 코드를 수정해야 하는지 가르쳐주실 수 있을까요? ( 혹시 섹션 19에서 다루셨다면 미리 사과드립니다 .. )
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
대응표본검정 코딩할때, alternative='less'를 넣었는데 뮤d가 < 0 인 대립가설을 기준으로 잡으신 이유가 있을까요 ?? 귀무가설을 기준으로 뮤d >= 0 으로 잡으면 before가 after보다 크게 나와서 less로 안해도 된다는 의문점이 있습니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
두 그룹이 등분산이라고 문제에 나와있지 않은 것 같은데 미리 구한 것인지 궁금합니다. 감사합니다.
해결됨
베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신
안녕하세요. MCP 서버를 Cursor에 등록하여 개발 연동하는 이유가 뭔가요?? 이미 Chat Prompt에서 디렉터리 내에 접근이 가능한 것으로 보여지는데 추가적으로 연동하는 이유가 궁금합니다. 강의 시점과 버전 차이가 있어서인지 코드도 다소 다른데다, 강사님 화면처럼 Filesystem은 활성화가 안 되네요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 저는 수치형 데이터를 넣어서 진행하였습니다. 하지만 수업에서는 범주형 데이터를 선택하여 인코딩을 하셨습니다. 이 기준을 어떻게 정한건가요?? 저는 info()를 통하여 df를 확인해보니 수치형(int,float)이 많아서 num_cols로 만들어서 진행하였습니다.
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 3유형은 기출6회부터 변경돼서 출제된건가요 ? 5회까지는 3유형이 안보여서요... 잘 몰라서 여쭙습니다
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, 작업형2 번에서 train, test 두 데이터 동일 컬럼에 결측치가 있을경우 숫자면 0 , 문자면 최빈값으로 채우는 방법도 있지만..연습문제 풀다 가끔 train, test 컬럼 수? 뭐가 안맞는다는 오류가떠서.. 해당 결측치 컬럼은 train과 test에서 제거해버려도 문제가 안될까요? ( 결측치 있는 컬럼이 Target이 아니라는 전제하에)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split( X_train, y_train, test_size = 0.2, random_state=0 ) X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape # 라이브러리 불러오기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 랜덤포레스트 model = RandomForestClassifier(random_state=2022).fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) 이렇게 코딩는데 아래 에러가 났거든요 해결 못하겠느데 도움 부탁 드리겠습니다 ㅠㅠ --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-60-4020959764> in <cell line: 0>() 3 4 # 랜덤포레스트 ----> 5 model = RandomForestClassifier(random_state=2022).fit(X_tr, y_tr) 6 7 pred = model.predict_proba(X_val) 6 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in __array__(self, dtype, copy) 2151 ) -> np.ndarray: 2152 values = self._values -> 2153 arr = np.asarray(values, dtype=dtype) 2154 if ( 2155 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) ValueError: could not convert string to float: 'B'
미해결
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
해당 강의와 파이썬 클린 코드 책을 병행해서 공부하는 중입니다. 파이썬 클린 코드 책에 따르면, 클래스 내 변수를 접근하지 못하게 할 때, _ 를 써서 접근을 하지 말라는 의도를 담으라 되어있습니다. 그리고 _ _의 경우에는 클래스의 상속 과정에서 네이밍이 겹치는 걸 방지하기 위해 만들어져있다고 되어있구요. 여기서 중요한 건, _ _ 의 경우 이름 변경을 통해 접근을 의도적으로 막는 것으로 설계되지 않았다는 점입니다. 애초에 영상에서도 보여주셨듯 클래스를 사용하는 입장에서 굳이 _ 를 써서까지 private variable에 접근할 이유가 없고, 만약 그럴 의도가 있다면 _ _로 숨겼다 해도 접근 자체는 가능하니까요. 따라서 이 부분이 pythonic 하지 않다... 라고 책에서 나와있네요. 사소한 차이일 수 있겠으나 파이썬에서 기능 개발의 의도를 오해할 수도 있을 것 같아 글 남깁니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에서는 코드 실행하면 pvalue 값만 나오지만 제가 코랩에서 실행하면 pvalue=np.float64()형태로 나오는데 시험 상황에서 상관 없을까요?? 실기 시험 장소에서는 버전이 낮아서 상관 없으려나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의와 다르게 cond1 , cond2 변수 순서를 바꿔서 출력했더니 값이 다르게 나오는데 이게 어떤 부분에서 문제가 있는걸까요? (또는) 함수에서 낮은 값부터 쓰지 않아서 그런건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험 3유형이 바뀐걸 보니 넘파이의 기본 기능을 좀 익히고 응시하면 대비가 되지 않을까 싶은데요 넘파이에 대한 기본 설명강의 간략하게 가능하실까요 아님 자료라도 ㅠㅠ(시나공 교재도 구입했는데 여기에서도 넘파이 예제는 안보여서요)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님! 작업형 2에서 결측치를 어느 값으로 채우면 좋을지 1에 가까운 것을 선택해서 사용하면 된다고 하셨는데 그걸 판단하는 코드는 어떻게 작성하는지 알 수 있을끼요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 실기 체험환경에서 코드를 작성하는데 이전에 썼던 코드를 수정하려고 하니 삽입되지않고 덮어써져서 코드 수정하는데 어려움을 겪고있습니다! 혹시 덮어쓰기모드에서 삽입모드로 변경하려면 어떻게 해야되나요? 항상 감사합니다!
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)
