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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler Scaler = MinMaxScaler() df_Scaler = Scaler.fit_transform(df[['qsec']]) re=df_Scaler>0.5 re.sum()
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
혹시 25년 1회 문제풀이는 안해주시나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후검정방법이 꽤 여러가지있고 그 중에 두가지를 반복해서 알려주시는데, 둘중에 하나만 숙지해도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
일원 또는 이원분산분석 모두 독립변수가 범주형이면 다 c를 붙이는지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 안녕하세요! 두가지 질문이 두 가지 있습니다. 1) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(train, y scoring = 'f1_macro', cv=5) 이거 대신에 train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) 이렇게 데이터를 나눈 뒤, 평가를 해도 되는지 궁금합니다. 2)그리고 cross_val_score를 쓰지 않고, 아래처럼 기존에 쓰던 직접 f1-score를 구해 모델 평가하는 방식도 괜찮은가요? rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average='macro') 감사합니다 cols = list(train.select_dtypes(include = 'O')) cols #['Gender','Ever_Married','Graduated','Profession','Spending_Score','Var_1'] # train[cols].nunique() #(2,2,2,9,3,7) # for col in cols: # print(train[col].value_counts()) train = train.drop('ID',axis =1) test_id = test.pop('ID') # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() train = pd.get_dummies(train).astype(int) #(6665,30) test = pd.get_dummies(test).astype(int) #(2154,29) # print(train.shape,test.shape) # print(train.shape,test.shape) #(6665, 29) (2154, 28) train.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape, y_val.shape) #(5332, 28) (1333, 28) (5332,) (1333,) from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth = 9, n_estimators = 700) rf.fit(X_train,y_train) rf_pred = rf.predict(X_val) rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average= 'macro') print(rf_f1) # 0.5350437339763565 /9 700 0.543685768934749 # # from lightgbm import LGBMClassifier # # lgbm = LGBMClassifier() # # lgbm.fit(X_train, y_train) # # lgbm_pred = lgbm.predict(X_val) # # lgbm_f1 = f1_score(y_val, lgbm_pred, average= 'macro') # # print(lgbm_f1) #0.5277491575057244 pred = rf.predict(test) sumbit = pd.DataFrame({'ID':test_id, 'Segmentation': pred}) sumbit.to_csv('submission.csv', index = False) pd.read_csv('submission.csv') #0.31924
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
07:26에서 "f1 스코어로 예측할때는 확률 값이 아니라 클래스로 나누기 때문에 predict로 예측해야한다" 라고 말씀해주셨는데 이 부분에서 질문이 생겼습니다! 1) 확률 값으로 예측하는건 평가지표 중 roc_auc_score 뿐인지 2) 만약 평가 지표로 roc_auc로 한다고 문제에 출제되었으면 제출 예시로 확률 값이 아닌 클래스 값으로 나온 것 처럼 보여도 predict_proba ()로 예측해도 되는지 궁금합니다! -> 제가 알고있기론 roc_auc_score가 평가 지표여도 predict()를 사용해서 해도 되지만, 평가 성능이 차이가 나는 걸로 알고 있는데 제대로 알고 있는건지 여쭙습니다!!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예전부터 리턴에 대해 모호하게 이해하고 있어서 질문드립니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y return result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 5가 나오는데 # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 NONE이 나오는 이유가 리턴이 없어서 왜 a = 2+3으로 받아들이지 못하는 건지 궁금합니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이 값 또한 NONE으로 출력되는데 두번째 함수 호출 코드에서 plus(2,3) 이니까 plus(2,3) = result 이고 result 는 5이니깐 a = 5이므로 print (a) 는 5가 되어야 하는게 아닌가요? return이 없으면 함수에 무엇을 대입하든 변수에 값이 저장되지 않는 느낌이네요?
해결됨
컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터
학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
일원분산분석은 f_oneway 방법으로만 알고있음 안되나요? 반드시 stats에서 제공하는 함수로 테이블로 만드는 방법까지 숙지하는것이 필수일까요 ㅜ
미해결
파이썬 프로그래밍 기초
2강 강의자료 다운경로 접속이 안됩니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인강 틀고 따라하고 있는데, 멈추고 쓰는게 모니터 하나로는 예시 일일이 쓰고 인강 듣기가 조금 버벅거려서요 ㅠㅠ... 일단 교수님이 강의에 활용하시는 구글 드라이브(코랩) 만 있으면 한번 돌린다음에 제가 따로 돌리고 비교하기엔 수월할 것 같아서 부탁드립니다.
미해결
우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)
왜 numbers리스트를 만들때 str으로 숫자를 감싸나요?
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
안녕하세요! 이정환님 강의 정말 재미있게 잘 보고 있습니다. 😊 New 페이지 구현하기 2.기능 강의 중에 const getStringedDate = (targetDate) => { let year = targetDate.getFullYear(); let month = targetDate.getMonth() + 1; let date = targetDate.getDate(); if(month < 10) { month = `0${month}`; } if(date < 10) { date = `0${date}`; } return `${year}-${month}-${date}`; } 로 날짜 변환 함수로 강의에서 언급 해주셨는데요! 혹시 이건 어떨까요? const getStringedDate = (targetDate) => { return `${targetDate.getFullYear()}-${String(targetDate.getMonth() +1).padStart(2,0)}-${String(targetDate.getDate()).padStart(2,0)}`; } 결과는 동일하게 나올 수 있을 것 같아 상관은 없지만 보통 저런 경우에는 조건문을 애용하시는 편이실까요? 어떤 방식으로 짜는 것을 더 선호 하시는지 정말 호기심에 질문을 드립니다! 😆
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 교재에 있는 작업형 1 예시문제는 어디서 풀어볼 수 있을까요? 캐글에도 없고 수업노트에도 없는거 같아요
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데 강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서 훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.
미해결
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
각 팀에서 받은 한글파일에는 표만 있어요. 그 표를 일단 하나의 파일로 합치는데는 성공했어요. 그런데 그 표들이 떨어져 있어서 하나로 병합하고 싶은데 찾아보니까 강사님이 유튜브에도 올려놓은 걸 찾았어요 아래와 같은 코드였어요. while True: if not hwp.TableMergeTable(): break 그런데 이걸 그냥 만들어진 코드 마지막에 붙여넣기만 하면 되는거 아닌가요? 잘 안되어서 질문드립니다. 제가 만든 코드는 import win32com.client as win32 import tkinter as tk from tkinter import filedialog # 1. 파일 선택 팝업 root = tk.Tk() root.withdraw() # Tk 창 숨기기 file_paths = filedialog.askopenfilenames( title="병합할 한글 파일을 모두 선택하세요", filetypes=[("HWP/HWPX Files", "*.hwp *.hwpx")] ) if not file_paths: print("파일을 선택하지 않았습니다. 프로그램을 종료합니다.") exit() # 2. 저장 위치 선택 팝업 save_path = filedialog.asksaveasfilename( title="합쳐진 파일을 어디에 저장할지 선택하세요", defaultextension=".hwp", filetypes=[("HWP Files", "*.hwp"), ("HWPX Files", "*.hwpx")] ) if not save_path: print("저장 경로를 선택하지 않았습니다. 프로그램을 종료합니다.") exit() print(f"선택한 파일들: {file_paths}") print(f"저장 경로: {save_path}") # 3. 한글 오토메이션으로 파일 병합 hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("HWPFrame.HwpObject") hwp.RegisterModule("FilePathCheckDLL", "FilePathCheckerModule") hwp.XHwpWindows.Item(0).Visible = True # 새 문서 생성 hwp.Run("FileNew") for idx, file_path in enumerate(file_paths): try: # 첫 파일은 그냥 열려 있으니 건너뜀 if idx == 0: hwp.Open(file_path) else: # 커서를 문서 끝으로 이동 hwp.Run("move_doc_end=True") # 파일 삽입 hwp.HAction.GetDefault("InsertFile", hwp.HParameterSet.HInsertFile.HSet) hwp.HParameterSet.HInsertFile.filename = file_path hwp.HParameterSet.HInsertFile.KeepSection = 0 # 구역 유지 안 함 hwp.HAction.Execute("InsertFile", hwp.HParameterSet.HInsertFile.HSet) except Exception as e: print(f"[에러] {file_path} 병합 실패: {e}") # 4. 저장 hwp.SaveAs(save_path) print(f"모든 파일이 {save_path}로 성공적으로 병합되었습니다!") hwp.Quit() 입니다. (사실 이것도 ai에게 만들어달라고 해서 만든거에요. 부끄럽습니다...) 위 코드에서 표를 병합하는 코드를 넣으려면 어디에 어떻게 넣어야할까요?
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 자료형의 유형에 object는 없던것같아요 type이 object라는 개념이 이헤가 잘 안갑니다
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
이게 제 console인데요 아래 mock data는 자기들끼리 따로 그룹지어서 나오는데 선생님 콘솔에는 그냥 다 개별로 나오거든요... 뭐가 문제일까요? import { useReducer, useRef } from "react"; const mockData = [ { id: 1, createDate: new Date().getTime(), emotionId: 1, content: "1번 일기 내용", }, { id: 2, createDate: new Date().getTime(), emotionId: 2, content: "2번 일기 내용", }, ]; function reducer(state, action) { switch (action.type) { case "CREATE": return [action.data, ...state]; } } function App() { const [data, dispatch] = useReducer(reducer, [mockData]); const idRef = useRef(3); const onCreate = (createDate, emotionId, content) => { dispatch({ type: "CREATE", data: { id: idRef.current++, createDate, emotionId, content, }, }); }; return ( <> <button onClick={() => { onCreate(new Date().getTime(), 1, "Hello"); }}> 일기 추가 테스트 </button> </> ); } export default App; 제 코드도 첨부해봅니다,,,
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
판다스 1 강의 수업노트에 있는 코랩 링크로 바로 접속 후 작성되어있는 코드를 지우고 새로 똑같이 작성 후 실행하니 판다스 라이브러리를 불러오는 것에서부터 오류가 생기는 것 같습니다 ㅜ.ㅜ 어떻게 해야 하나요 ? NameError: name 'pd' is not defined
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
강의 설명 중 10분06초 부분 에서 설명해주신 " State Lifting (State끌어올리기 ) " 이라는 개념이 아직 애매모호해서 좀더 확실하게 설명 부탁드려도 될까요 ? 부모컴포넌트에서 state관리 해야하는 건 인지하고 있습니다. ( 단방향으로 흘러가는 React의 특성 때문에 ) 끌어올린다? 라는 키워드가 확실하게 팍! 하고 이해하기가 조금 어렵네요 ...
