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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터를 불러오는 코드가 이미 있는데 저 환경에 데이터가 들어있는걸까요? train.head()해도 데이터는 안보이고.. 그리고 shift+enter가 아니라 매번 실행버튼을 눌러야하는걸까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
9:45 부터 영상자막이랑 소리랑 싱크가 안 맞아요 ㅠㅠ
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에서 알려주시는 코랩파일은 어디에서 다운로드 받을 수 있나요? 엑셀 파일이나 마인드맵 자료는 다운 받았습니다.
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
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스
안녕하세요 해당 수업 내용을 안드로이드로 실행시켰을때 세 가지 내용중 두 가가지는 잘 나오는데 기종정보는 alert가 안뜨는데 왜 그런걸까요 ??
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
해결됨
[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
제로베이스부터 배우는 웹개발의 개념과 바이브 코딩
선생님~ 커서에서 코드 수정하고 연동된 깃허브에 커밋도 시켜주었는데, 버셀에 최종 마스터가 뜨지 않는데 왜 이런걸까요? ㅠㅠ 어제 저녁 이것땀시 너무 #&!@ 해서 ㅠㅠ 커서에 '최종1'이 마스터로 된 화면이고요.. 깃허브에 최종1이 master 로 되어 있는것 같구요? 근데 버셀에서는 그전단계로만 되어 있어서요 ㅠㅠ (근데 사실 이것도 어제 저녁에 계속 마스터로 안되 있어서 버셀에 있는 프로젝트 계속 지우면서 최신 깃허브 가져온거거든요?) 깃허브에 버셀에 제대로 업뎃이 안되는데, 어디부터 봐야할지 좀 도움 좀 주세요~
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 잘라먹는 Next.js
index.tsx에 getStaticProps로 변경하고 검색을 하면 데이터가 나오질 않습니당..!ㅠ0ㅠ 검색을 한 뒤 페이지를 이동하면 오류 내용은 아래와 같습니다. 챗지피티한테 물어봐도 감이 안 와서 질문 올려봅니다.. import SearchableLayout from "@/components/searchable-layout"; import style from "./index.module.css"; import { ReactNode } from "react"; import BookItem from "@/components/book-item"; import { InferGetStaticPropsType } from "next"; import fetchBooks from "@/lib/fetch-books"; import fetchRandomBooks from "@/lib/fetch-random-book"; export const getStaticProps = async () => { console.log("인덱스 페이지"); const [allBooks, recoBooks] = await Promise.all([ fetchBooks(), fetchRandomBooks(), ]); return { props: { allBooks, recoBooks, }, }; }; export default function Home({ allBooks, recoBooks, }: InferGetStaticPropsType<typeof getStaticProps>) { return ( <div className={style.container}> <section> <h3>지금 추천하는 도서</h3> {recoBooks.map((book) => ( <BookItem key={book.id} {...book} /> ))} </section> <section> <h3>등록된 모든 도서</h3> {allBooks.map((book) => ( <BookItem key={book.id} {...book} /> ))} </section> </div> ); } Home.getLayout = (page: ReactNode) => { return <SearchableLayout>{page}</SearchableLayout>; };
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.
