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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#중급단계 #목표 : 범주형 카테고리 데이터 활용하기 import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #원핫?레이블인코딩? #EDA train.shape #범주형데이터를 원핫인코딩해보기 train.describe(include="O") test.describe(include="O") train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) target=train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop("ID") from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(max_depth=9, random_state=2022) model.fit(train,target) pred = model.predict(test) pred
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이선희
2025-05-27T05:01:45.342Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
바로 모델학습 예측을 하시는데 데이터분할검증 과정은 왜 안하셨는지 이유가 궁금합니다.
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이선희
2025-05-27T04:46:50.173Z
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파이썬 기초 강의 - 프로그래밍 입문
개발자님 안녕하세요. 맥북을 사용중인데 설명은 윈도우라서 조금 어려운거 같습니다. 그래서 윈도우로 코딩을 배울까 생각 중인데 현장에서는 맥북을 많이 쓴다는 얘기를 들었습니다. 맥북과 윈도우 중 어떤 걸로 강의를 듣는 것이 좋을지 질문드립니다.
qkrwlals000
2025-05-27T03:56:58.271Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 2번에서 isnull() 로 결측치를 계산해 보니 f1 컬럼이 결측치가 30% 이상이었습니다. 이때 결측치가 30% 이상인 컬럼을 df.columns[...] 로 변수에 저장해서 사용하는 것보다, 컬럼 이름 f1 을 직접 코드에 넣는 방식이 더 적절한 건가요? 실무에서는 어떤 방식이 더 많이 쓰이는지도 궁금합니다.
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thfxm0601
2025-05-27T00:06:15.073Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. train과 test object 유형 또는 갯수가 다르게 되면 어떤 처리가 필요한가요? train.describe(include=object), test.describe(include=object) 프린트해서 보면 개수가 같은지 보고 있는데요. 1.다른 경우는 어떻게 해야하는지, 2.아니면 범주 자체가 다른데 갯수만 똑같으면 상관없는지 궁금합니다.
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hyorim0424
2025-05-26T22:54:19.246Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위에가 영상 속 코드고 밑에가 제가 작성한 코드 인데 영상 속 코드 처럼 안하고 제가 작성한 대로 해도 괜찮은가요? target = train.pop('price') 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)
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김라의
2025-05-26T19:25:03.289Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
컬럼을 삭제할 때 그냥 아무거나 삭제해도 되나요?
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김라의
2025-05-26T18:58:12.417Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
지원하더라도 그냥 rmse말고 mse를 이용해서 구해도 전혀 상관없는건가요?
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김라의
2025-05-26T16:28:50.196Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 질문 있습니다! 함수 정의시 예를들어 def maxmin(data): 라고 정의를 할 떄, 소괄호안 data 에는 아무 값이나 들어가도 되는건가요? maxmin() 일때는 함수 실행이 안되고 maxmin(x) 또는 maxmin(y) 등을 쓰면 실행은 되던데... 소괄호 안에 들어 갈 수 있는 변수의 범위가 궁금합니다.
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ejrwls10
2025-05-26T15:30:28.616Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
몇가지 학습에 있어 궁금함이 생겨 질문드립니다. 1) 작업형 제1유형에서 사진과 같이 짤리는데 방법이 없을까요? 시험 환경도 동일 하더 라구요 2) 작업형 1유형에서 문제3을 푸는데 선생님이 푼거랑 다르게 풀어서 문제 답 내도 상관없나요? 3) 작업형 2유형에서 만약 MAE를 안돌리고 답안제출한다면 y_val은 필요가 없는건지 궁금합니다^^
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listensing
2025-05-26T14:22:58.963Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하십니까 from sklearn.metrics import f1_score f1 = f1_score(y_true_str, y_pred_str, pos_label='A') 문자일때, pos_label = "A" (A:양성값 1)로 입력이 필요하다고 하셨는데, 여기 양성값(1)에는 어떤 값을 넣어야 하는걸까요? target을 넣으면 될까요 ?
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홍영준
2025-05-26T14:04:22.313Z
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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 NMS 이해에서 NMS 수행로직 설명하시는 부분에서요 Confidense score가 높을수록 많으 박스가 제거 된다고 하는데 Confidence score인지 Confidence threshold인지 헷갈립니다. threshold가 높아야 이 threshold보다 낮은 박스들은 모두 제거 되지 않을까 해서요
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dremdeveloper
2025-05-26T12:44:50.048Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
섹션5에 작업형2 강의 내용이 새로 업데이트되었던데, 얼마전에 업데이트 되기전 강의를 다 보았어서요, 업데이트 전과 후가 많이 달라졌나요?? 다시 강의를 듣는게 좋을까요?
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최혜인
2025-05-26T11:35:42.735Z
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검증데이터 분할을 할 때 왜 gender를 drop하나요? from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_val,y_train,y_val =train_test_split( train.drop('gender',axis=1),train['gender'] ,test_size=0.2,random_state=0) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape,y_val.shape)
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김라의
2025-05-26T11:00:38.376Z
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pred 컬럼 명이 0또는1이 아니라 문자일 때 컬럼을 선택해주기 위해서 pos_label을 사용해준다고 하셨는데 모든 평가지표에서 pos_label을 사용해야 하는지와 pos_label을 써서 컬럼을 선택해줬는데, 실제 값을 예측할 때 {'pred':pred[:,1]}을 해주는게 맞는지 궁금합니다 이미 한 컬럼이 선택됐는데 범위를 지정할 경우 이상이 없을까요?
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최수영
2025-05-26T10:04:45.461Z
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pop 이용하지않고 제가 쓴 것처럼 저런 코드로 target 지정하면 추후에 어디에 문제가 발생할까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #분류문제이고 랜덤으로 할것이다. #전처리 필요없음 (결측치없음) #basic 수치형데이터만 활용 train.info() target=train['Segmentation'] train=train[['Age','Work_Experience','Family_Size']] test=test[['Age','Work_Experience','Family_Size']] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(train,target) pred=model.predict(test) pred
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이선희
2025-05-26T09:47:17.225Z
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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
유형2의 문제인데요. 생성자가 있는지 없는지 판단하는걸 어떻게 하는거죠? class가 있으면 생성자가 있는 거 아닌가요 ㅠ?
snow4532
2025-05-26T08:10:02.286Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
8회 기출유형 작업형3 문제 1-1 "0.05 이상"이면은 >=로 찾아야 하는게 아닌가요? 영상에서는 >로 작성하셔서 문의드립니다
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빅분기실기가즈아
2025-05-26T08:06:29.189Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3사분위수와 1사분위수의 차를 구하는 문제에서 결측값이 있는 컬럼들의 결측값을 제거한 후에 즉 전처리를 한후에 답을 구하면 안되는거죠?
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이선희
2025-05-26T07:42:20.498Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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 RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=800,max_depth=9,random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) pred=model.predict_proba(test) print(test.shape) print(pred.shape) submit= pd.DataFrame({ "index":test.index, "pred" :pred[:,1] }) submit.to_csv("9999.csv",index=False) y_test=pd.read_csv("y_test.csv") roc_auc_score(y_test,pred)
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이선희
2025-05-26T07:18:14.881Z
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