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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train와 test의 데이터가 15개로 동일하지만 train_oh와 test_oh의 데이터는 왜 다른지 궁금합니다.. 제가 정확히 train_oh와 test_oh는 각각 train과 test의 문자데이터를 수치형 데이터로 변환하는것으로 이해했는데 그렇다면 train과 train_oh의 데이터 갯수는 동일해야 하는것이 아닌 의문이 들어 질문남깁니다 ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #1 문제정의 #분류 (ROC_AUC ), TARGET = '성별' 제출할 데이터 2482개 # 사용자 코딩 #2EDA print(train.shape, test.shape) #제출할 데이터 2482개 print( train.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) #환불금액 결측치 2295개 #3 데이터 전처리 #결측치 처리 aa = train['환불금액'].mode()[0] print(aa) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(aa) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(aa) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #검증데이터 분리 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) #학습 및 예측 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(roc_auc) pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv').head(3)) print( pd.read _csv('result.csv').shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False) 기출1회작업형2번 문제 중 결측치를 최빈값으로 채운 뒤 코드 작성하였지만 오류가 떴습니다. 검색결과 train과 test의 컬럼 개수가 다르다고 합니다. Q. ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) 해당 코드를 추가하면 정상적으로 돌아가는데 해당 코드를 추가해도 답에 이상이 없을까요?
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 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
gets(n)이 n을 입력받는 함수라는 거 이해했고, 근데 name() 에 ()가 있어서 () 에 홍길동을 입력받는건가요? name이 똑같이 n에다가 덮어쓴다는게 뭘 보고 알 수 있는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예를 들어, Feature4가 있다고 가정하고 이것이 ERP와의 상관관계가 -0.999라고 한다면 답은 Feautre1인가요? Feature4인가요?(즉, 상관관계가 높은 값을 고를 때는 절대값을 취해서 고려하나요?)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래와 같이 똑같이 입력했는데 결과값이 아예 다른데 무엇이 문제일까요?ㅠㅠ import pandas as pd df=pd.read_csv("clam.csv") df #데이터분할에서 만들기 train = df.iloc[:210, : ] test=df.iloc[210: , : ] #로지스틱 회귀모델 만들기 #잔차이탈도는 로짓에서 볼수없고 glm에서 볼수있다. from statsmodels.formula.api import glm import statsmodels.api as sm model = glm("gender~ age + length + diameter + height + weight", data=train, familiy=sm.families.Binomial()).fit() print(model.summary())
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링도 데이터 프레임별 범위에 따라 fit() 할 프레임을 구분해줘야할까요? train['a'] 컬럼이 1~100 범위이고 test['a'] 컬럼은 1~200 범위라면 B먼저 fit하고 A는 transform 을 해줘야하나요? 아니면 각각 fit_transform 해야할까요? 범주형 컬럼 인코딩의 경우를 생각해보니 문득 위와 같은 상황에서 어떻게 해야하는지 궁금하네요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.dropna(subset = 'views') VS df.dropna(subset = ['views']) 대괄호 쓴것과 안쓴것에 큰 차이가 있나요? 결측치가 들어있는 행은 똑같이 사라지는 것 같습니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
설명을 들어서 a=10 static.b = a 니까 static.b++의 출력값은 10이고, 이후 11이 된다고 이해를 했는데, 그러면 그 아래 출력값 a가 10 이면 그대로 똑같이 10이 아니라 왜 st.a는 class Static의 20을 가져오나요? 두번째 출력값은 바로 위 출력값에서 계산된 걸 가져왔는데 네번째 출력값은 왜 가장 위의 클래스 거를 가지고 오는지 개념이 이해가 안됩니다
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
28분대에 있는 23년 1회 JAVA 문제인데요. 출력값 처음에 Static.b++는 a=10 static.b=a 때문에 출력값 10인 건 이해가 되고, st.b는 왜 0이 아니고, 11인지 이해가 안되고.. 마지막 출력값 st.a은 왜 10이 아니고 20인지 이해가 안되네요. 기출문제부터 따라가기 너무 힘든데 이거 강의를 다시 들어야하나요? 혼자서 문제를 풀면 문제 설명하는 흐름대로 생각이 잘 안나는 것 같아요
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
질문이 2개인데요... 문제 풀이영상을 보면 sum + (input[a][b]) * di ; input[a][b]에 %10을 넣으면 뭐 때문에 순차적으로 0 , 10, 100, 1000, 00000, 100000 이렇게 되는지 이해가 안되고, 2번째는 di가 1부터 시작을 하고 di*2면 2,4,6,8,10 이렇게 커지는거 아닌가요? 그렇다면 2의2승 2의3승 2의4승 2의5승 이렇게 커지지 않으니까 계산이 안되는 것 같은데 ㅠ.. 좀 어렵네요
미해결
데이터분석가 서류탈락? 알려드릴게요, 되는 포트폴리오
안녕하세요! 강의 너무 잘 들었습니다. 덕분에 데이터분석 학습 과정에 대한 로드맵을 설정할 수 있었습니다. 다름 아니라 독학으로 데이터분석 취업하기 파트에 질문이 있어 글 남겼는데요, 책을 통한 학습을 제시해주셨는데 책 대신 강의 (예를들면 인프런의 강의들) 로 교체해도 무방한지 아니면 책으로 하는게 더 좋을지 강의자님의 고견 구하고자 합니다. 저의 백그라운드 및 목적 및 목표 설명드리자면 비전공자로 현재 데이터분석 부트 캠프를 진행중이며 부트캠프 수업 과정과는 별개로 스스로의 커리큘럼을 추천해주신 강의 커리큘럼을 참고해서 진행하려고 합니다. 목적은 일련의 학습과정을 통해 포트폴리오를 작성할 만한 실력을 쌓는 것 이며, 이에 도달하는 과정을 최대 6개월 가능하면 3개월 이내로 줄이는 것이 목표 입니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사진과 같이 corr 쓰고 ( 괄호를 쓰면 저렇게 함수 설명창이 나옵니다.. 글자를 가리게 되므로 끄고 싶은데, 설정에서 체크박스 다 해제했는데도 뜨네요..ㅠ 어떻게 없애야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #1 #print(df.shape) df = df.dropna(subset=['views']) #print(df.shape) #2 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1) df['f3'] = df['f3'].replace('gold',2) df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) print(int(df['f3'].sum())) 이렇게 작성 후 실행하면 결과가 밑에 처럼 나옵니다. 133 <ipython-input-57-2ecc61ea0b50>:14: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 문제 3번에서 두번째 점과 관련된 질문입니다. 강의에서 알려주신 넘파이를 꼭 사용해야 하나요? 이전 강의에서 넘파이에 대한 내용이 따로 언급이 없으셔서 혼자 문제 풀어볼 때 넘파이 사용하지 않고 풀어본 것인데.. 깔끔하게 133만 나오지 않아서요ㅜㅜ
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, 코랩말고 이제 시험환경에서도 rmse 지원 되는건가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 :) 현재 문제를 풀었을 땐, sklearn.metrics 에서 문제에서 주어진 모든 평가지표를 제공하고 있는데 시험 때도 동일하게 사용하면 될까요? from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, root_mean_squared_error, root_mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error lightGBM 모델을 사용하면 RMSLE에 대해 마이너스 값에 대한 에러가 발생하는데, 이 경우 해당 모델을 사용하지 않는 게 좋을까요? 문제에 제시된 모든 평가지표들에 대해서 에러가 안 떠야 채점 받을 때 불이익이 없는 건지 궁금합니다..! r-squared 값이 0.18 로 굉장히 작은 편인데.. 결과가 이럴 수도 있나요? 보니까 수업에서 배우지 않은 모델들도 굉장히 많은데 (ex. 릿지, 라쏘, XGBoost) , 분류/회귀 모두 '랜덤포레스트, lightGBM' 모델만 사용해서 문제를 풀어도 괜찮을까요? (여유가 되면 XGBoost 까지)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df['항암약'].value_counts() 이 뒤에 인덱스를 솔팅하셨는데 꼭 솔팅을 해야만 하는 과정인지요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 이렇게 코드짰을때 문제가 되는게 무엇일까요 ?? 출력값은 0으로 나옵니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평가지표는 f1-macro인데 강의에서는 f1-score로 풀이해주셔서요~
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 :) '문제 2-2'에서 '문제 2-1'에 적합한 모델의 결정계수를 구하라고 돼있는데, 다중회귀분석은 수정결정계수를 봐야 하지 않나요? 다른 분의 같은 질문에 대한 답변을 보니까 '적합한'을 '작업한'으로 이해하면 된다고 하셨는데 '기출 7회 - 작업형3 - 문제 2-2'에서는 다중회귀분석의 적합한 결정계수를 구하는 건 수정결정계수를 구해야 한다고 하셨거든요. '적합한 모델'이든 '적합한 결정계수'든 '적합한'의 위치에 상관 없이 다중회귀분석의 결정계수는 수정결정계수를 봐야 하지 않나요?!
