172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
graphql 포트폴리오용 주소는 접속이 되지만 graphql practice 주소와 rest-api practice 주소가 접속이 안되는 것 같습니다. http://practice.codebootcamp.co.kr/graphql http://practice.codebootcamp.co.kr/api-docs 해당 주소로 접속하였을 때 사이트에 연결할 수 없다고 나옵니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결국엔 마지막 에러가 '주구매상품_소형가전'이라고 뜨네요 제 코드에서 어디를 수정해야할까요? import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #분류문제(랜포RandomForestClassifier) #print(train.shape),print(test.shape) #결측치 이상치 확인 train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) train=train.drop('회원ID',axis=1) test=test.drop('회원ID',axis=1) #타겟값 지정 target=train.pop('성별') #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) #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) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #모델함수 불러와서 에측하기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model=RandomForestClassifier(n_estimators=1000,max_depth=7,random_state=2022) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) #성능평가 roc_auc from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #실제 test로 예측값구하기 pred = model.predict_proba(test)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
현재 구름환경 들어와서 2유형 풀어보고있는데요 혹시 결측치값은 어떤걸로 채우는걸 가장 추천하실런지요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
그리고 저는 원핫인코딩으로 했는데 mse가 850점대로 나오네요.. 이러면 안되는거지요? import pandas as pd train=pd.read_csv("churn_train.csv") test=pd.read_csv("churn_test.csv") #데이터전처리 train=train.drop('customerID',axis=1) test=test.drop('customerID',axis=1) #타겟값 설정 target=train.pop("TotalCharges") #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) test.head(5) #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=100) #랜포 불러와서 모델링하기 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=5,random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가MAE(Mean Absolute Error) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mean_absolute_error(y_val,pred) pred = model.predict(test) result=pd.DataFrame({"pred" : pred}) result.to_csv("111.csv",index=False)
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요. Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_python_with_op_ kyargs.py ] Traceback (most recent call last): File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 508, in apply_defaults result = func(self, kwargs, default_args=default_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 959, in init raise AirflowException( airflow.exceptions.AirflowException: Invalid arguments were passed to PythonOperator (task_id: regist2_t1). Invalid arguments were: kwargs: {'op_kyargs': {'email': '@ naver.com ', 'phone': '010'}} 이런 에러가 왜 난거져?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
y_train을 Replace로 train = x train.pop('income').to_frame('income') y_train = y_train['income'].replace('>50K', 1).replace('<=50K', 0) 인코딩을 했는데요 화면에서는 '>50K', '<=50K' 각각 나타내어 지고 있습니다. [1,0]으로 보여져야 하는거 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 New 내용에서 검증 데이터 분할 시 화면에는 train, y_train, test로 데이터 명이 되어 있는데요. 각각 인코딩이 완료된 데이터로 분할하는거 맞는거죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상보다가 처음에 결측치 제거 부분에서 실수로 "value"부분에서 따옴표를 넣어 test의 age컬럼이 object형식으로 저장되었습니다 그래서 이상치 파트에서 문자랑 정수가 섞여 조건문 작성시에 오류가 발생하였는데 다시 원래대로 결측치 있는 부분을 fillna(vlaue)로 저장시키는 방법은 없나요? test파일을 test = test_backup.copy() 이렇게 해놔야 하나요? value = int(train["age"].mean()) print("평균값: ", value) train["age"] = train["age"].fillna(value) test["age"] = test["age"].fillna("value")
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train와 test의 데이터가 15개로 동일하지만 train_oh와 test_oh의 데이터는 왜 다른지 궁금합니다.. 제가 정확히 train_oh와 test_oh는 각각 train과 test의 문자데이터를 수치형 데이터로 변환하는것으로 이해했는데 그렇다면 train과 train_oh의 데이터 갯수는 동일해야 하는것이 아닌 의문이 들어 질문남깁니다 ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #1 문제정의 #분류 (ROC_AUC ), TARGET = '성별' 제출할 데이터 2482개 # 사용자 코딩 #2EDA print(train.shape, test.shape) #제출할 데이터 2482개 print( train.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) #환불금액 결측치 2295개 #3 데이터 전처리 #결측치 처리 aa = train['환불금액'].mode()[0] print(aa) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(aa) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(aa) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #검증데이터 분리 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) #학습 및 예측 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(roc_auc) pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv').head(3)) print( pd.read _csv('result.csv').shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False) 기출1회작업형2번 문제 중 결측치를 최빈값으로 채운 뒤 코드 작성하였지만 오류가 떴습니다. 검색결과 train과 test의 컬럼 개수가 다르다고 합니다. Q. ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) 해당 코드를 추가하면 정상적으로 돌아가는데 해당 코드를 추가해도 답에 이상이 없을까요?
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 안녕하세요 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html
미해결
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요 강사님의 강의 항상 정말 잘 듣고있습니다! 프로젝트 세팅 관련 질문이 있습니다! 강의 자료의 Project Rules 추가 부분은 커서ai 업데이트로 살짝 달라진 부분이 있는데요 추가로 주신 rules 강의 자료 봤는데 잘 모르겠어서 질문드립니다! 이런식으로 하는거 맞나요? 그리고 Notepads 역할 설정도 rules manual로 대체 가능하다고 하신거 같은데 이 경우 파일 확장자가 .mdc로 되는데 이렇게 해도 되는건가요?
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요 제로초님 fetch 캐싱과 revalidate 관련해서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. await fetch('https://api.example.com/posts', { next: { revalidate: 60 }, }); A가 /posts를 최초 요청합니다. → API에서 데이터를 받아오고, 해당 데이터는 Next.js 서버 캐시에 저장 이후 60초 동안은 다른 누구든지 이 캐시된 데이터를 그대로 받음 그런데 60초가 지나기 전에 DB에서 게시글 1번의 제목이나 내용이 수정 됨 60초가 지나고 A가 다시 목록을 요청 → 이 시점은 revalidate 만료 시점 이후이므로 재검증 타이밍 → 하지만 A는 여전히 이전 캐시 데이터를 먼저 받고 , → A의 요청을 계기로 Next.js가 백그라운드에서 API를 다시 fetch하여 캐시를 갱신 곧이어 B가 /posts를 요청하면 → B는 A 덕분에 갱신된 최신 데이터를 바로 받음 제가 이해한 것이 맞을까요? 만약 저런식으로 동작하면 상세 페이지와 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있지 않을까 해서요 만약 상세 페이지 요청도 이렇게 작성되어 있다면 await fetch('https://api.example.com/posts/1', { next: { revalidate: 60 }, }); A는 목록 요청만 했고, 상세 페이지는 요청하지 않음 B는 A 이후에 목록을 보고 → 최신 제목을 확인한 뒤 , → 게시글 1번의 상세 페이지를 클릭 그런데 상세 페이지의 제목은 여전히 수정 전의 이전 제목 으로 보임 → 목록과 상세 페이지 간에 데이터가 불일치 할 수 있음 정리하자면 제가 이해한 Next.js의 fetch + revalidate 캐시 동작이 맞는지 궁금하고 위와 같은 목록-상세의 데이터 불일치 현상은 실제로 발생 가능한 문제인지 궁금합니다. 제가 실제로 테스트해봤을 때 위 시나리오대로 목록과 상세 페이지에서 서로 다른 제목이 보이는 걸 확인했습니다. 혹시 제가 잘못 이해하고 테스트한 부분이 있는 건지, 아니면 실제로도 발생할 수 있는 동작인지 궁금합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
gets(n)이 n을 입력받는 함수라는 거 이해했고, 근데 name() 에 ()가 있어서 () 에 홍길동을 입력받는건가요? name이 똑같이 n에다가 덮어쓴다는게 뭘 보고 알 수 있는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예를 들어, Feature4가 있다고 가정하고 이것이 ERP와의 상관관계가 -0.999라고 한다면 답은 Feautre1인가요? Feature4인가요?(즉, 상관관계가 높은 값을 고를 때는 절대값을 취해서 고려하나요?)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래와 같이 똑같이 입력했는데 결과값이 아예 다른데 무엇이 문제일까요?ㅠㅠ import pandas as pd df=pd.read_csv("clam.csv") df #데이터분할에서 만들기 train = df.iloc[:210, : ] test=df.iloc[210: , : ] #로지스틱 회귀모델 만들기 #잔차이탈도는 로짓에서 볼수없고 glm에서 볼수있다. from statsmodels.formula.api import glm import statsmodels.api as sm model = glm("gender~ age + length + diameter + height + weight", data=train, familiy=sm.families.Binomial()).fit() print(model.summary())
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링도 데이터 프레임별 범위에 따라 fit() 할 프레임을 구분해줘야할까요? train['a'] 컬럼이 1~100 범위이고 test['a'] 컬럼은 1~200 범위라면 B먼저 fit하고 A는 transform 을 해줘야하나요? 아니면 각각 fit_transform 해야할까요? 범주형 컬럼 인코딩의 경우를 생각해보니 문득 위와 같은 상황에서 어떻게 해야하는지 궁금하네요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.dropna(subset = 'views') VS df.dropna(subset = ['views']) 대괄호 쓴것과 안쓴것에 큰 차이가 있나요? 결측치가 들어있는 행은 똑같이 사라지는 것 같습니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
설명을 들어서 a=10 static.b = a 니까 static.b++의 출력값은 10이고, 이후 11이 된다고 이해를 했는데, 그러면 그 아래 출력값 a가 10 이면 그대로 똑같이 10이 아니라 왜 st.a는 class Static의 20을 가져오나요? 두번째 출력값은 바로 위 출력값에서 계산된 걸 가져왔는데 네번째 출력값은 왜 가장 위의 클래스 거를 가지고 오는지 개념이 이해가 안됩니다
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
28분대에 있는 23년 1회 JAVA 문제인데요. 출력값 처음에 Static.b++는 a=10 static.b=a 때문에 출력값 10인 건 이해가 되고, st.b는 왜 0이 아니고, 11인지 이해가 안되고.. 마지막 출력값 st.a은 왜 10이 아니고 20인지 이해가 안되네요. 기출문제부터 따라가기 너무 힘든데 이거 강의를 다시 들어야하나요? 혼자서 문제를 풀면 문제 설명하는 흐름대로 생각이 잘 안나는 것 같아요
