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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'문제에서 2번에서 구한 합동 분산 추정량을 이용하여'라고 되어 있는데, 정확하게 무슨 내용인지 이해가 안 됩니다. 풀이하신 내용을 보면 독립표본검정 시 1번 그룹의 Resistin과 2번 그룹의 Resistin으로 검정을 수행하시던데.. 합동분산추정량이라면 말씀하신 공식대로 자유도와 분산을 통해 계산을 해야하는데, 1번 그룹의 Resistin과 2번 그룹의 Resistin은 자유도 반영이 안 된 것 아닌가요 ? 문제가 너무 헷갈리네요 ㅜㅜ 어떻게 이해하는게 좋을까요 ?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3번 문제를 아래와같이 풀었더니 답이 다릅니다 어디가 틀린걸까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
파이썬에서는 a:b로 슬라이싱하면, 인덱스가 a인 데이터부터 b-1인 데이터까지 출력 판다스의 .loc[a:b]에서는 a부터 b까지 출력 이렇게 차이가 있는 것 맞나요...??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.loc[:, '칼로리'] = df.loc[:, '칼로리'].astype('int') 이 코드로는 astype한 값이 입력이 안 되고, df['칼로리']로 했을 때만 입력되는 이유가 있을까요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 체험 환경에서 xgb 모델 사용 시, 다음과 같은 에러가 발생하는데 괜찮을까요? 테스트 케이스 추가해서 돌려봤을 땐 에러가 안 뜨긴 해요..! /usr/local/lib/python3.12/site-packages/xgboost/core.py:265: FutureWarning: Your system has an old version of glibc (< 2.28). We will stop supporting Linux distros with glibc older than 2.28 after May 31, 2025 . Please upgrade to a recent Linux distro (with glibc 2.28+) to use future versions of XGBoost. Note: You have installed the 'manylinux2014' variant of XGBoost. Certain features such as GPU algorithms or federated learning are not available. To use these features, please upgrade to a recent Linux distro with glibc 2.28+, and install the 'manylinux_2_28' variant. warnings.warn(
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 1-2의 데이터는 행이 100개라서 #앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용 df = df.iloc[:80] before = df['f1'].std() #f1컬럼의 결측치를 채우기 전의 표준편차 #f1중앙값 df['f1'] = df['f1'].fillna(df['f1'].median()) after = df['f1'].std() print(abs(after - before)) 이런식으로 코드를 작성했는데 왜 답이 0으로 나올까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 데이터 전처리 과정에서 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 결측치 처리할 때 결측치가 있는 컬럼들을 그냥 다 삭제를 해도 되는건가요? 결측치를 다른값으로 채우는 방법도 있는데 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는지 기준을 잘 모르겠습니다.(그래서 결측치가 있다면 그냥 다 삭제하는 방법으로 진행해도 되는지 궁금합니다.)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
로지스틱 회귀분석 강의가 줄어든것 같은데 어디서 더 확인할 수 있을까요? 작업형3 요약해 주신것에는 오류율, AIC, BIC, 잔차, 로그우도, 잔차이탈도 등이 있는데 강의가 없어서 문의 드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") train.info() train.describe() test.info() train.isnull().sum() y_train = train.pop('output') #원-핫 인코딩 train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train,test],axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh=data_oh.iloc[:len(train)] test_oh=data_oh.iloc[len(train):] #데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(train_oh,y_train,test_size=0.15,random_state=0) print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2022, max_depth=5, n_estimators=400) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) 이 코드를 여기까지 실행했을때 위의 사진처럼 과적합이 발생한거 같은데 무엇을 조정하면 좋을지잘 모르겠습니다. 그리고 id컬럼은 삭제를 안하고 진행을 해왔는데요! 이 영향때문에 과적합이 나오는 것인지 궁금합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
ID컬럼 삭제는 생략해도 가능한가요?!
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기초 탄탄! 독하게 시작하는 Java Part 3(하) : 소켓과 파일 I/O
제가 예전에 파일의 확장자를 임의로 바꾸니까 바뀌어진적이 있었거든요.. 그런것과 배운것을 유추해보건데... 사실 저장되어있는 "파일 덩어리" 그자체만 봤을때 이거를 어떻게 읽어야하는지 알수가없는거죠? 그러니까 동영상파일이든 word 파일이든 다 저장은 010101 이렇게 되어있어서 그것 자체만으로는 구분이 불가능하고 ... 이거를 어떻게 해석해야하는지 운영체제에게 알려주기위해서 확장자가 있는걸까요?
해결됨
기초 탄탄! 독하게 시작하는 Java Part 3(하) : 소켓과 파일 I/O
음.. 제가 이해한게 맞는지 확인차 질문드립니다. 1) 컴퓨터가 켜지고 게임파일을 읽으면 inputStream이라는 걸로 파일을 설정한 단위로 읽어온다. 2) 그런데 게임은 항상 순차적으로 진행되는건 아니니.. 필요한 부분을 offset으로 해당하는 부분을 찾아서 읽어온다. 3) 이게 실시간으로 잘되면 로딩없이 끊김없이 잘 굴러가는거고, 느리거나 파일이 너무크면 로딩등 딜레이가 생기는거다. 결론: 파일이 어떠한 레스토랑에 있는 모든 음식이라면.. cpu는 사람이고 스트림은 "음식을 전달하는 파이프라인"이다. 이런느낌으로 이해하면되나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 퇴근후딴짓님 시나공과같이 공부중인데 위 부분 교재 p. 419 2번문제 p_value가 유의한 변수만 사용하여 라고 되어있는데 --> 풀이에는 유의하지 않은 service( 0.567) 까지 잘못 들어간 거 맞나요..??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코랩 연습장으로 코드 작성중에 무슨 버튼을 잘못 눌렀는데 그 이후로 회식 기울어진 글씨로 거진 답에 가까운 코드가 뜹니다 실수로 누른거라 뭘 눌렀는지 모르는데 어떻게 원상태로 돌릴 수 있을까요?
해결됨
(2026 업데이트)Cursor와 ChatGPT로 시작하는 바이브코딩
message': 'insert or update on table \"festival_basic\" violates foreign key constraint 이 에러 발생시 강의안 sql 문 다운 받으면 됩니다. sql없어서 나는 에러입니다.
해결됨
[DS 뭐하니- 첫 번째 이야기] 이틀에 하나씩 만드는 웹 크롤링
중간부터 불필요한 내용이 들어가있어요~ 편집점이 잘못된것 같습니다. 강의 잘 듣고 있습니다! 수고하세요~~!
미해결
[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 문제3번에 셀 실행하면 답도 나오고, 다른것도 나오는데, 무슨뜻이야? 133 <ipython-input-41-735169098>:16: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3)
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 df= df.dropna 말고 df['f3'] = df['f3'].dropna() 로 하면안되나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이렇게 결과가 나와야 하는데 이렇게 price가 소숫점으로 나옵니다 상관 없는 건가요?
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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 원핫 인코딩이나 레이블 인코딩 할 때, 강의를 보면 object인 컬럼에서 카테고리(or nunique)가 같은지 비교하고 그에 따라 다르게 작업을 하는데요. 그냥 비교할 필요없이 항상 concat을 한 후에 원핫인코딩이든 레이블인코딩을 진행하면 불리한 점이 있을까요? 떄에 따라 다르게 대응하는 것보다는 기본적으로 concat을 하고 인코딩을 하는게 가장 안 헷갈리고 편한 방법 같아서 문의드립니다.
