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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 섹션3-3 문제 7번에서 df = pd.read _csv("data.csv", index_col="Unnamed: 0") 부분에서 index_col="Unnamed: 0"은 어떤 의미를 나타내나요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
상관관계 T검정시에 위와같이 피어슨/스피어맨은 귀무가설 기각, 켄달타우는 귀무가설 채택의 유의수준으로 나오는데 이 현상은 어떻게 보아야하는걸까요? 어떤 차이로 인해서 이렇게 유의수준이 갈리게 되는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 순차적으로 들으면서 코랩에서 복습하고 있긴한데, 이렇게 계속 반복하면 되는걸까요? 예를들어 요약정리집이나 이런것들이 있으면 좋겠는데 실습환경에서 코드 쓰고, 실행하고 이런것만 반복하다보니 큰 틀에서의 개념이 명확해 지지가 않아서요! 혹시 제가 못 찾는걸까요 자료를 ㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 의사결정나무 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier dt.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = dt.predict_proba(X_val[cols]) 강의 순서대로 잘 따라하고 있었는데, y 인자가 없다는 오류가 나옵니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회때 코딩하던 짬바로 호기롭게 갔다가 광탈했었네요... 아무리 dir help 기능 믿고 가더라도 분류, 분석 등 언제 어느 것을 사용해야하는지 충분히 몸에 익혀야되겠더라고요... 7회때 작업형3에서 사용된 로지스틱회귀모형 문제는 강의 중에서는 7회 체험링크와 7회 실제 2번문제에만 있는건가요? 7회부터 다시 복기해보려하니 못 본거 같은 기억이... 나네요.. 다시 강의를 완독해야겠찌만 import statsmodels.api as sm logit = sm.Logit(종속변수, 독립변수) 위 방법과 강의의 아래 방법이랑 같은 방법인가요? from statsmodels.formula.api import logit
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 아래와 같이 풀면 총합이 맞지 않는지 알 수 있을까요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # df.head() df = df.dropna(subset = 'views') df["f3"] = df["f3"].fillna(0) df["f3"] = df["f3"].replace('silver',0).replace('gold',2).replace('vip',3) sum(df["f3"]) 또 어떨 때는 sum(df["f3"])이라고 작성하고 어떨 때는 df["f3"].sum()으로 작성하는지 차이점도 궁금합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
디스코드 스터디 링크가 안들어가지는데 마감된걸까요?? 시험 한달전 참여할 수 있는 스터디는 따로 없는지 궁금합니다 참여하고 싶습니다 ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 대응표본검정 강의 관련 문의 드립니다. 귀무가설 기각여부는 양측검정과 단측검정 모두 유의수준 0.05 를 기준으로 판단하나요? 아니면 양측검정은 0.025, 단측검정은 0.05 를 기준으로 판단해야 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 명령어를 다음과 같이 작성해도 될까요?답은 202로 동일하게 나왔습니다. df['mean'] = df.mean(axis=1) print(sum(df.loc[2001] > df.loc[2001,'mean']) + sum(df.loc[2003] < df.loc[2003,'mean']))
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 커리큘럼중에 위의 사진처럼 구버전은 안듣고 건너뛰어도 되는걸까요?
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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 저는 먼저 혼자 풀어보고 강의를 보는식으로 공부를 하는 중입니다. 베이스라인만 작성하여 아무처리 하지않고 데이터 분리후 (test size = 0.15 , random_state=2022) 최대한 영상과 똑같이 모델 훈련을 하였는데요스코어가 roc , auc , f1모두 자꾸 스코어가 1점으로 나와서 훈련율의 문제인가 싶어 런타임을 재실행하거나 그래도 자꾸 1로나오더라구요 그런데 훈련율 파라미터인 max_samples를 0.5로해도 1로 나오던게 0.01로 하니 인강과 비슷한 점수로 from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score , f1_score model = RandomForestClassifier(random_state=2022,max_depth =5,max_samples =0.01 ) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) pred_proba = model.predict_proba(X_val) print('roc:',roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1]),'\n' , 'accuracy:',accuracy_score(y_val,pred),'\n', 'f1:',f1_score(y_val,pred),'\n') >>>roc: 0.9712121212121212 accuracy: 0.8648648648648649 f1: 0.8717948717948718 이렇게 나오더라구요 뭐가 문제인걸까요...? 데이터 전체갯수가 300개가 되지않아 과적합된것같단 생각은있는데 인강에서는 저랑 똑같이 진행했는데도 불구하고 점수가 잘나와서 의문이네요 ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 강의 수강 중 질문이 있어 글 남깁니다. ________________________________________________________ 첫 번째 질문 이원 분산 분석 5분 30초 즈음, 모든 변수에 C()로 감싸주는게 차라리 속 편하다고 하셨는데, 만약 독립변수 중에 범주형이 아닌 수치형 변수에다가도 C()로 감싸주어도 될까요? + 인프런 AI 댓글을 보고, 결론을 요약해보았습니다. 이원 분산 분석에서 1. object형 + 범주형 특성 => 앞에 C()를 붙인다. 2. int/float형 + 범주형 특성 => 앞에 C()를 붙인다. 3. int/float형 + 범주형 특성 X => 앞에 C()를 붙이지 않는다. 요약한 내용이 맞을까요? ________________________________________________________ 두 번째 질문 또한 이원 분산 분석이 아니라, 일원 분산 분석에서 독립 변수가 범주형 변수면 C()로 감싸주어야 할까요? ________________________________________________________ 세 번째 질문 예시문제 작업형3 /로지스틱 회귀 강의 중 7분 12초 즈음에, model = logit("Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() 부분에 SibSp 와 Parch는 수치형이지만 범주형 특성을 띄고 있는데, 이 부분에는 C()를 왜 안하는건지 여쭤보고 싶습니다! 감사합니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
민맥스 스케일링 할 때 print('MinMax Scale 변환 전: \n',data['qsec'].head()) 에서 \n 부분은 어떤 역할을 하는건가요?? 그냥 규칙인가요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험에 전반적으로 궁금한 점인데요 예를 들어 작업형1 모의문제1에서 2번문제 같은경우 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 이런 조건이 있는데요 이런 문제를 풀때 그냥 전체 갯수에서 30%에 해당하는 갯수 확인하고 isna().sum()이용해서 30% 넘어가는것 갯수확인하고 해당하는 column 확인해서 그냥 지정해서 지워주고 이런식으로 풀면 되는건가요? 아니면 count=len(df)*0.3 check=df.columns for i in check: if df[i].isna().sum()>count: df=df.dropna(subset=i) 이런 식으로 코드 내에 30%를 확인해서 지워주는 부분을 포함해야 하는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수치형 민맥스 스케일링 할때는 반복문을 사용하지 않고 한번에 함수에 넣고 fit_transform하였는데 왜 라벨 인코딩 (문자열)은 한번에 처리 안되고 반복문을 통해서 하나씩 함수에 넣어야 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pd.get_dummies(y_true[0]) 위 코드를 실행하면 강의에서는 0,1로 df이 보여지는데 제 실행결과에서는 True, False로 보여집니다 어느 부분에서 차이가 난걸까요?? (이전 셀 모두 실행하기 적용해도 출력이 동일합니다)
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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 알찬 강의 너무너무 감사드립니다! 선생님의 강의와 함께 다음달 시험을 위해서 열심히 달려가는 중입니다.. 😊 😊 기출7회의 소문제 2-1에서 상관관계가 가장 높은 변수를 찾으라고 할때 7회의 작업형 1처럼 df_corr=df.corr().abs() print(df_corr[1:].idxmax()) 값으로 구했는데요! 상관관계 값을 보고싶을 때는 어떤 함수를 작성하면 될까요 ? df_corr.sort_values(ascending=False) 이렇게 정렬한 다음에 df_corr[1] 이렇게 확인하는 것이 맞을까요 ? 다른 좋은 방법이 있을까요 ?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[영상 위치] 19분 20초 [문의사항] 모델 4가지를 선택해서 불러오고 학습하고 predict 를 한 상황인데요, 영상 기준으로 XG부스터가 가장 예측점수가 높게 나온 상황이고, 마지막에 X_test 를 예측할 때 적용되는 model.predict_proba 에서 바로 위에 있는 XG부스터 모델이 선택된걸로 보면 되는거죠? 요약하자면 로지스틱, 의사결정나무, 랜포의 pred 가 아닌 XGB pred값으로 최종 선택된 상황인게 맞는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 안녕하세요 🙂 kaggle에 올려주신 모의 고사 문제 풀이 중인데 모의고사 문제 작업형2에서 RandomForestClassifier로 진행하여 예측 csv를 만들었지만 다른 방법도 시도해보고자 XGBoost도 실행해보니 오류가 뜨더라구요 이 문제에서는 XGBoost 모델링이 힘든건가 하여 질문드려요 😢 # XGBoost(오류) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr,y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc_score(y_val,pred)
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[2026 신규] 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격증
군집 분석 - 분할적(=비계층적) 군집 14분 군집 분석 평가, 결과 해석 14분
