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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 분리에서 random_state 2025와 random_state 0를 사용할 때 각각 학습 검증값이 다른데 이것도 모델처럼 하이퍼파라미터(max_depth, n_estimators)를 수정해가며 검증값을 측정하는게 맞나요 ? 체험형 문제에서 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 2025)로 작성하니 rmse 값이 923이 나왔고, random_state를 0으로 바꾸니 800대가 나오네요.
해결됨
[2023 코틀린 강의 무료제공] 기초에서 수익 창출까지, 안드로이드 프로그래밍 A-Z
앱을 만들고 싶어 강의를 시작했습니다. 이해하기 쉽도록 강의가 되어 있어서 좋네요 그런데 강의에서 보여지는 안드로이드스튜디오 소스 스타일과 제가 다운받은 android-studio-2024.3.2.15-windows.exe 버전이 상이해서 문의 드립니다. new project->empty project로 만들고 나면 layout에는 activitymain도 없고, mainactivity의 소스 내용도 상이합니다. 안드로이드스튜디오를 이제 처음 켜보니 어떻게 해야할지 모르겠어요..ㅠㅠ 안드로이드스튜디오 버전을 강의에서 사용한 버전으로 바꿔야 하는지... 아님 현재 버전을 이용할 경우 어떻게 하면 강의를 잘 따라갈수 있는지...난관에 붙혀서 문의 드립니다.
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
네이버 쇼핑 크롤링예제 부분에서 그냥 requests로 한번 접속해보고 그 다음에 셀레니움으로 접속해봤는데 둘다 접속 제한 페이지만 나옵니다.ㅜㅜ. 여러번 시도 한것도 아닌데 지금 시점 네이버쇼핑이 원래 빡시게 막아 놓은건가가요? 방법이 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/test.csv") #preprocessing print('변경전:',train.shape, test.shape) train = train.drop('ID', axis =1 ) target = train.pop("Segmentation") test_id = test.pop('ID') print('변경후:',train.shape, test.shape) data = pd.concat([train, test], axis = 0) cols = data.select_dtypes(include = "object").columns #encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: la = LabelEncoder() data[col] = la.fit_transform(data[col]) train = data[:len(train)].copy() test = data[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) print(train.head(3)) #분할 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) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 1006 , max_depth=7, n_estimators = 1000) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) len(pred) from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score #점수측정 f1 = f1_score(y_val, pred, average='macro') acccuracy = accuracy_score(y_val, pred) print('f1:',f1) print('acccuracy:', acccuracy) #rf 기본 0.4946975843769027 # rf : max_depth=7, n_estimators = 1000 # f1: 0.5406747794301512 # acccuracy: 0.5566391597899475 # lgb # f1: 0.5227625161214081 # acccuracy: 0.536384096024006 pred = rf.predict(test)#실제예측 pd.DataFrame({'ID':test_id,'Segmentation':pred}).to_csv("00000.csv", index = False) pd.read_csv("00000.csv") 하이퍼파라미터 여러가지 넣으면서 f1스코어 테스트하면서 해봤는데 적절히 풀었는지 궁금합니다
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요 선생님. 항상 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니고 2024년 3회 기출문제 강의가 재생이 안 됩니다. 15일, 16일 다 시도해봤는데 15일은 기출문제 설명 들어가면서 재생이 안 되고 16일은 아예 재생 자체가 안 됩니다. ㅜㅜ 확인 한 번만 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 시나공 빅분기 p.338 노트북 가격 예측에 대한 문제를 풀다가 궁금한 점이 있어서 질문드립니다. train, test의 범주가 다를때 concat으로 데이터를 합쳐서 get_dummies를 적용하여 원핫 인코딩을 하게 되는데, 혹시 concat으로 데이터를 합쳐서 LabelEncoder를 적용한 후 동일하게 나누면 안 되나요? 합친 데이터에 fit()을 적용시키고 결과를 도출했을 시 값이 더 좋게 나오는 것처럼 보여지는데 책에 기술되어있지 않은 이유는 문제가 있기 때문인건가요? 사용한 코드 cols = train.select_dtypes(include='O').columns total = pd.concat([train,test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: total[col] = le.fit_transform(total[col]) train = total[:train_n] test = total[train_n:]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#잔차이탈도 계산 print(-2 * model.llf) print(-2 * -143.47) #286.94 print(round(286.93267518507366,2)) #286.93 작업형 3에 이렇게 소수점 문제에서 llf나 params 이런함수들을 몰라서 이문제 같은경우 summary 표에서 log-likelihood값인 -143.47을 임의로 곱했을때 값이 286.94이고 선생님이 하신거는 286.93인데 이러면 틀린건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
X_val로 예측 후 roc-auc 결과로 LGBM 모델을 선택했습니다. 그리고 test를 넣어 최종 예측을 했는데 pred 값이 이렇게 나오네요,,, 어떤게 문제일까요 ㅠㅠ 참고로 test 데이터셋은 이렇게 되어있습니다...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 연습을 하던 중 오타나 실수로 인해 함수를 변수명으로 사용하거나 = 이 들어가서 덮어씌워지는 경우가 있었습니다. 계속 실수를 발견하지 못하다가 오류가 나는 상황에서 이것이 원인인걸 뒤늦게 알게 되는 경우가 많았습니다. colab에서는 초기화를 시켜서 함수를 되돌리고는 했는데, 시험 환경에서 해당 실수가 일어났을 경우 되돌리는 방법이 있는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저는 위에서 target = train.pop('Attrition_Flag')를 원핫인코딩 하기 전에 했는데, 검증 데이터 분리작업 시 선생님이 작성하신 코드를 그대로 작성해야하는지 궁금합니다! 별개의 문제일까요~?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫인코딩할 때 train = pd.get_dummies(train, columns=cols)가 아닌 train = pd.get_dummies(train)으로만 진행하면 안되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
로지스틱회귀에서 오즈비를 구하는 것은 이해했습니다. 궁금한 점은 오즈비를 선형회귀에서도 오즈비를 구할 수 있나요? 구한다면 방법은 모델에서 logit대신 ols를 이용하여 모델을 만들고 회귀계수를 np.exp()에 넣어 구하면 되는 건가요?
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
안녕하세요. 강의 내용에서 예시로 print("ㅋ"*5) 와 같이 입력하면 ㅋ 이 다섯개 나온다고 하셨는데요. 결과값이 도출되지 않습니다.. 사유를 알고자 하나 오른쪽 디버깅 내역을 이해할 수가 없습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다. 데이터 합쳐서 인코딩하는 방법과 관련하여 문의사항이 있습니다. data=pd.concat([train,test],axis=0) data=pd.get_dummies(data) train=data.iloc[:len(train).copy() test=data.iloc[letn(train):].copy() 합친 후 원핫인코딩 후 분할하는 방법이 위와 같은걸로 책에 기재가 되어있는데요! 만약 아래와 같이 합친후 레이블인코딩 후 분할해도 괜찮은지 문의드립니다. data=pd.concat([train,test],axis=0) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for col in cols: data[col]=le.fit_transform(data[col]) train=data.iloc[:len(train).copy() test=data.iloc[letn(train):].copy()
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
roc_auc 평가 코드를 작성하는데 다음과 같은 에러메세지가 떴습니다. 왜일까요?ㅜㅜ
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
분명히 nclicks:kin.txt searchListTitleAnchor 육안으로도, html 상에서도 제일 위에 있는 건데, 왜 크롤링을 하면 두번째 지식인 글이 크롤링 되는걸까요 ㅠ 아래 코드로 보니, 화면에 보이는 지식인 글 순서와 내용이 다르긴 하네요....이건 왜 이런걸까요ㅠ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') soup
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요~ 이번에 작업형 2 예시문제가 변형되었는데 카테고리 부분이 하나가 다르더라고요. 원핫인코딩을 합쳐서 진행하셨는데 만약 결측치를 그냥 fillna(0) or fillna(평균값) 으로 채우고 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 원핫인코딩을 하게되면 에러가 발생할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평가지표를 사용할때 mse는 924.75가 나왔는데 r2를 찍어보니까 0.27이 나왔습니다. 이 경우에 문제에서 mse를 이용해서 평가한다고 했는데 그대로 내도 문제가 없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 1-1 문제 마지막 부분을 아래와 같이 풀면 1116이 나오고 print(round(df['proline'].mean(),0)) print(int(df['proline'].mean())) 위와 같이 풀면 1115가 나옵니다. 왜일까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
제공해주신 자료에는 다음 a, b의 빈칸을 채워라 라고만 되어있고, 이진수를 십진수로 변환하는 코드라는 조건은 안나와 있습니다. 업데이트 부탁드려요.
