에러메세지와 마주하기
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
4번째 에러에서 xtrain,ytrain을 합친후 삭제를 하는데 각 데이터의 순서(인덱스 순서?)가 다를듯한데 합친후 삭제를 해도 상관없나요?
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옥준호
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묻고 답해요
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시험 환경에서 help 출력시.. 화면 버퍼를 늘이는 방법이 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험환경에서 help를 출력할 때 내용이 길면 처음이 잘려서 보이지 않던데.. 혹시 화면 버퍼를 늘이거나 처음 내용을 볼 수 있는 방법이 있을까요?
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몽하
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(체험) 제2유형 업데이트 관련
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
최근 빅데이터분석기사 실기 체험 사이트에 제2유형 문제가 변경된거 같은데요, 혹시 업데이트도 이루어질 예정일지요? 항상 감사합니다!
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ignasio
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3회 기출 작업형2 수업 자료 다운로드가 안됩니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 수업자료 다운로드 버튼이 안눌리는데 방법 잇을까요?
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이다영
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수업노트에 링크 첨부해 주신다고 했는데, 수업노트가 어디에 있나요?
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
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필주
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정규성을 만족하지 않은 검정
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
지금까지 정규성을 만족하지 않을 때 사용하신 검정이 Wilcoxon 검정이랑 Mann_whitney U검정이 있는데, 두 검정은 단일표본, 대응표본 = Wilcoxon 독립표본 = Mann-whiteny U 이외의 차이점은 없는건가요?
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apollon3110
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[섹션5. 평가지표] y_pred
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 섹션5. 평가지표 부분에 질문 있습니다. 강의에서는 clf.predict(X_val) 을 y_pred 값이라고 설명하셨는데 y_ture 와 비교하는 y_pred 값은 clf.predict(y_val) 값이 아닌지 의문이 생겨 질문남깁니다.
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inflearn
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ttest
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
T-test의 검정통계량은 무슨의미인가요?
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apollon3110
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다중회귀분석에서 범주형데이터가있어도 ols 함수에서는 C()묶을필요없다고 하셨었는데
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다중회귀분석 강의에서 보면 마지막에 범주형데이터(유형)가 있더라도 ols함수에서는 그냥 그대로 집어넣으면 된다고 하셨었는데 이원분산분석강의에서 ols함수쓸때에는 범주형데이터를 C로 묶어야 한다고 하시는데.. 왜 다른건지 두 차이가 궁금합니다.
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dkdlrk101
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Label Encoding 방법에 대한 차이
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 듣다보니 범주형 데이터일 때, Label Encoding을 하는 방법이 2가지가 있더라고요 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder astype('category'). cat.codes 2가지 경우가 결과물에 어떻게 영향을 미치게 될까요? 일단 한 문제로 두 방법으로 인한 roc_auc_score를 검증했을 땐, 유의차가 없었습니다.
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스툼
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작업형2에서 언제는 분류모델을 써야하고 언제는 회귀모델을 써야할까요?!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
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hello4298
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작업형2 기출문제 3회 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 수치형 데이터와 범주형 데이터 분리 n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy() c_train = train.select_dtypes(include='object').copy() n_test = test.select_dtypes(exclude='object').copy() c_test = test.select_dtypes(include='object').copy() # 수치형 변수 스케일링 (로버스트) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) n_train.head() # 범주형 변수 인코딩(원핫 인코딩) display(c_train.head()) c_train = pd.get_dummies(c_train) c_test = pd.get_dummies(c_test) c_train.head() # 분리한 데이터 다시 합침 train = pd.concat([n_train, c_train], axis=1) test = pd.concat([n_test, c_test], axis=1) print(train.shape, test.shape) train.head() 수치형/범주형 데이터 분리를 시행하는데, 무조건 분리 후 시행해야 하는지 질문드립니다.
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고혜빈
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cross_val_score를 사용할 때도 train, test 데이터를 나누는게 좋나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. cross_val_score를 사용할 때는 model 학습할 때 그냥 모두 학습시키켜도 될 것 같은데요.. 이때도 나누는게 좋을까요?
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몽하
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인코딩 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 라벨인코딩 le 선언 관련 질문 라벨 인코딩 시에 le를 for문 밖과 안 모두에서 선언하는 이유가 있을까요? 각 col마다 새로운 le로 학습하고 변환해야하나요? 원핫인코딩 시 아래 동작 여부의 이유가 궁급합니다. pd.get_dummies 함수를 사용할 때 c_train과 c_train[cols]를 넣었을 때 1)은 c_train만 동작하고 2)는 둘 다 동작합니다. 1) 직접 작성 시, cols를 X_train으로 뽑아냈을 때 오류 2) 강의 시, c_train으로 cols 뽑아냈을 때는 동작
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허민영
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float값
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 혹시 컬럼에 float값이 있으면 무조건 민맥스 스케일링 사용하나요? 3회는 사용 하셨고 6회 풀이에는 넘어가셨길래 궁금합니다! 그리고 마지막에 제출할때 수험번호 안쓰고 (6회 풀이 입니다) 예를 들어 pd.DataFrame({'index':test.index,'y_pred':pred}).to_csv('0000.csv', index=False)요렇게 했는데 submit.to _csv( 'result.csv' , index = False ) 이렇게 제출하는 형식도 있는건가요?
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강샛별
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alternative = 'less'
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative = 'less') 선생님 여기서 alternative = 'less'이걸 작성할때 greater랑 구분짓기가 헷갈린데 어떻게 이해를 할 수 있을까요?
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강샛별
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5회 기출유형 작업2
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
4회 기출유형 작업형 2에서는 train_test_split을 사용안했는데여기서는 왜 사용하는 걸까요? train_test_split을 사용할때와 안할때가 궁금합니다 원핫인코딩과 라벨인코딩 두개를 =어떨때 써야하는지도 궁금합니다 그리고 Y_tr 에 price를 넣으신 이유가 있으실까요 ps. 매번 친절하게 답변해주셔서 감사합니다
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munjihey1127
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안녕하세요. 질문드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 제가 오늘 수험표를 출력해봤는데요. 만약에 수험번호가..007001234이면.. 작업형 2유형 파일생성시.. 파일이름을.. '007001234.csv'로 해야하나요? 아니면 '7001234.csv'로 해야하나요?
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superfordata
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오징어게임
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 이번 오징어 게임 미션을 하면서 작업형 2를 풀고 있습니다 import pandas as pd train = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification/t2-1-train.csv") test = pd.read_csv("../input/big-data-analytics-certification/t2-1-test.csv") train.head() #pop: 'TravelInsurance' drop:'id' test.head() #pop:'id' train.info() #'Employment Type','GraduateOrNot','FrequentFlyer','EverTravelledAbroad' train.isnull().sum() #'AnnualIncome' 결측값 test.isnull().sum() #'AnnualIncome' 결측값 target = train.pop('TravelInsurance') test_id = test.pop('id') me = train['AnnualIncome'].mean() train = train.fillna(me) me = test['AnnualIncome'].mean() test = test.fillna(me) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() train['Employment Type'] = encoder.fit_transform(train['Employment Type']) train['GraduateOrNot'] = encoder.fit_transform(train['GraduateOrNot']) train['FrequentFlyer'] = encoder.fit_transform(train['FrequentFlyer']) train['EverTravelledAbroad'] = encoder.fit_transform(train['EverTravelledAbroad']) test['Employment Type'] = encoder.fit_transform(test['Employment Type']) test['GraduateOrNot'] = encoder.fit_transform(test['GraduateOrNot']) test['FrequentFlyer'] = encoder.fit_transform(test['FrequentFlyer']) test['EverTravelledAbroad'] = encoder.fit_transform(test['EverTravelledAbroad']) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) 이렇게 코드를 작성했는데 예측하는 단계에서 pred = model.predict_proba(test) 이걸 썼더니 X has 8 features, but RandomForestClassifier is expecting 9 features as input. 이렇게 에러가 뜨는데 뭐가 잘못됐을까요?
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강샛별
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최빈값 채우기 관련 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. 간단한 질문드립니다. 최빈값으로 채울때, m = x_train['a'].mode()[0]에서,,, mode함수 뒤에 [0]의 의미가 이해가 않가네요 [0]가 없어야 할것 같아서 문의 드립니다.
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kdmin88
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