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저는 RMSE값이 1099정도 나오는데 ㅠㅠ

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 91

작업형2 모델 검증

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?

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이정균 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

3회 기출유형 (작업형2) _ 제출형식에 관한 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!

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wlsgur737 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

실습파일

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ

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봉준 댓글 2 좋아요 0 조회수 61

자유도 구할때

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?

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지원 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

test_size

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

test_size를 0.15로 잡은 이유가 있을까요 ?? 저 사이즈 크기는 어떻게 잡는게 좋은지 궁금합니다.

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 82

'id'컬럼 제거

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

결측치 처리 마지막 단계에서 'id'컬럼은 어떤 이유로 제거를 하는 것일까요 ??

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 78

결측치 처리

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

'reviews_per_month' 컬럼을 삭제하는 방법으로 해도 상관이 있을까요 ?? 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는게 판단이 안될때 결측치 있는 컬럼 전부 삭제하는 방법으로 하면 안되는지 궁금합니다.

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

python 코드 디버깅 문의

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요? 강의중 python 으로 dag 작성시 별도의 디버깅을 하지 않는것으로 보입니다. 강의를 따라 실제 Dag 작성후 webserver에 반영을하면 여러가지 오류가 가끔 발생되는데, 사전에 디버깅 하는 요령이 있을까요 ?

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min0 댓글 2 좋아요 0 조회수 87

작업형 1 문제 7번

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

코드를 아래와 같이 작성하면 틀린것인지 궁금합니다! df=pd.read_csv('data.csv',index_col='Unnamed: 0') df.head() df=df.T print(df) me1 = df[2001].mean() me2 = df[2003].mean() print(sum(df[2001]>me1)) print(sum(df[2003]<me2))

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김지수 댓글 2 좋아요 0 조회수 62

MONGODB_FUNCODING_V1_2 강의자료 에러

미해결

[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)

강의자료 중 MONGODB_FUNCODING_V1_2.zip 파일 압축을 풀면 일부 내용이 에러가 존재합니다.

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김종만 댓글 2 좋아요 0 조회수 127

시험환경 ver.2025 작업형2 RMSE

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 이번에 올라온 2유형 문제를 풀어보았는데요. <작성한 코드> import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 pd.set_option('display.max_columns', None) # 전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) # 다시 분리 train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 검증용 데이터 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 = 0) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print("RMSE:",root_mean_squared_error(y_val, pred)) # 제출 pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 결측치를 0으로 채우고 train,test 합쳐서 원핫인코딩 후 랜덤포레스트회귀 모델사용 RMSE 평가지표 값이 나왔는데 강사님 수치랑 너무 크게 차이가 나서요. 이렇게 많이 차이 나도 괜찮은건가요? 작을수록 좋은거이긴 하지만 강사님이랑 너무나 다른 값이 나와서 제가 작성한 코드와 화면 출력하여서 틀린부분이 있는지 문의 드립니다.

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qnekqnek 댓글 2 좋아요 0 조회수 188

가상환경 구현시 에러

해결됨

실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]

python 3.11을 설치했었는데.. 본 강의에 따라 어제 python 3.13을 다시 설치했습니다. 강의에 따라 가상환경을 구축하기 위하여 첨부와같이 실행했더니 3.11이 구동됩니다. 어떻게 해결해야 할까요?

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Young Sang Hwang 댓글 3 좋아요 0 조회수 173

파라미터 최적화 GridSearchCV

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

실기에서 GridSearchCV써도 되나요? 'n_estimators': [100, 200], 'max_depth' : [5, 10], 'min_samples_split': [2, 5]​ 만 설정했는데도 돌아가는데 꽤 오래걸리는 것 같아서요 귀찮아서 바로 refit해서 쓰고 있는데​ 돌려보고 나서 GridSearchCV는 주석처리하고 나온 파라미터만 써서 돌려야 할까요?

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이영주 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

궁금한 점 있습니다!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

# 출력을 원하실 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 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") pd.set_option("display.max_columns", None) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) train = train.drop("회원ID", axis = 1) test = test.drop("회원ID", axis = 1) target = train.pop("총구매액") #print(train.describe(include = 'O')) #print(test.describe(include = 'O')) total = pd.concat([train,test]) nums = total.select _dtypes(exclude = 'object').columns cols = total.select _dtypes(include = 'object').columns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mx = MinMaxScaler() total[nums] = mx.fit _transform(total[nums]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() total[col] = le.fit _transform(total[col]) train = total.iloc[:3500] test = total.iloc[3500:] 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 = 2022) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state = 2022, max_depth = 10,n_estimators = 800) model.fit (x_tr,y_tr) pred = model.predict(x_val) #81957423.82110961 pred = model.predict(test) re = pd.DataFrame({"pred":pred}) re.to _csv("result.csv",index=False) v = pd.read _csv("result.csv") print(v.shape) 강사님 안녕하세요 짧은 지식으로 2유형을 혼자 풀어보고 나서 강의를 들었는데 라벨 인코딩은 set 을 활용해서 train 안에 test 데이터가 다 있다면 따로 합치지 않아도 된다는걸 이제야 알았습니다! 혹시 저처럼 합쳐서 라벨인코딩을 진행하게되면 모델 성능에 큰 영향을 미칠까요? 그리고 합치게 된다면 그냥 원핫 인코딩으로 일관되게 쓰면 되는지도 궁금합니다

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eovnfjfpa 댓글 2 좋아요 0 조회수 45

train데이터가 두개 주어졌을때(추가질문)

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! concat에 대한 질문글을 달았다가, 대댓글은 알림이 가지 않는거 같아서 추가질문 드립니다 :) 질문: 어차피 train,test 두개 줘도 train에서 타겟값 분리하고 train, test 컬럼수 일치시키고 진행하니까 굳이 합칠 필요는 없을거 같은데 이해한게 맞을까용? 주로 concat을 이용할때는 train-test 컬럼을 다르게 가지고 있을때 전처리를 위해 이용하겠네요..! 답변: 넵 분리되어 있다는 것을 인지하고 있다면 하지 않아도 됩니다.다만 y_train에는 타겟값 뿐만 아니라 ID를 포함하고 있어 이 부분은 주의하셔야 해요! SalePrice 컬럼을 선택해야 해서 기존과 코드가 약간씩 달라질 수 있어요! >> y_train에 id/price(타겟) 컬럼이 있다고 치면, 원래 타겟값만 별도로 저장하고 x_train/test만 사용했는데용...x_train id값과 y_train id값을 일치시켜서 합쳐야된다는 말씀이실까요? 아니면 분리할때 id값도 같이 저장안되게끔 주의하라는 말씀이실까요?!

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손지니 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

2유형 시험 적용 질문

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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 안녕하세요. 빅데이터분석기사를 준비하고 있습니다. 시간이 얼마 남지 않아 2유형을 할 때 머신러닝 학습 및 평가 부분을 제외하고 바로 머신러닝 학습 후 test 데이터에 적용해서 예측 결과를 제출해도 크게 상관 없을까요? 2유형을 랜덤 포레스트 방식 하나만 외워서 시험을 응시할까 하는데 괜찮을까요?

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woowang789 댓글 2 좋아요 0 조회수 98

문제3번 equal_var

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제가 제 예상보다 너무 어렵게 나온거같아서 지금 혼란스럽습니다. 학습하지 않은 내용이 나왔네요 3번에서 equal_var=True는 생략해도 가능하죠?

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작업형3 범주형변수 처리시

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 3에서 범주형변수 처리시 어떤경우에는 C()처리하고 어떤경우에는 하지말고...헷갈려요 강의들을때 독립변수는 그냥 다 C()처리해서 하는것도 좋다고 하셨던거같은데 정리 부탁드립니다.

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가설검정의 독립표본검정

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 카이제곱의 독립성검정과 가설검정의 독립표본검정이 문제로만 봐서는 헷갈리는데 시험에서는 지문에 어떤 검정방법을 쓰라고알려주나요? 작업형3은 문제 지문을 보고 어떤 검정방법을 써야하는지 너무 헷갈리네요ㅠ

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