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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?
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 이렇게 코드 작성하는 부분에서도 설정차이가 있습니다 선생님과 같은 설정이였다가 갑자기 제가 잘못 눌러 밑과같이 변경되었습니다. 혹시 원래대로 설정할수 있을까요?
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.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수정된 모델로 b 데이터를 사용해 예측한 후 ,b데이터의 target과 비교해 정확도를 계산하시오. 정확도는 0과 1사이의 값이다.라고 했을 때 정확도가 0과 1사이의 값이라서 pred = (pred>0.5).astype(int) 이 코드를 쓰는건가요?
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
시간 복잡도 구할때 이미지에서 빨간색 박스 친 대입 연산자는 왜 빠진건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import statsmodels.api as sm 혹시 이건 왜 작성하는건가요? 작성 안해도 코드가 제대로 실행 되던데요
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
이론은 지금 0.9버전 받으면 최신 껄로 모든 이론 다 받는거 맞을까요? 1월 업데이트길레 더 있나 싶어서 여쭤봅니다. 이거 하나만 받으면 될까요
미해결
Spring Boot TDD - 입문부터 실전까지 정확하게
안녕하세요 규원님. 강의 잘 보고 있습니다. 거짓 양성과 거짓 음성이 의미하는 바가 잘 이해가 되지 않아서 질문드립니다. 수업 중 제공해주신 표에서는: 거짓 양성: 테스트가 실패하지만 운영 코드가 테스트 시나리오를 만족하는 경우 거짓 음성: 테스트가 성공하지만 운영 코드가 테스트 시나리오를 만족하지 않는 경우 로 나와 있습니다. 하지만 제가 이해하기로는 정의가 반대인 것 같습니다: 거짓 양성: 테스트는 통과하지만 실제로는 코드에 문제가 있는 상황 거짓 음성: 테스트는 실패하지만 코드가 올바르게 동작하는 상황 예시로 제시해주신 코로나 검사 사례를 TDD에 적용해서 생각해보면, "코로나에 감염되었는가?"라는 테스트 시나리오가 있을 때: 거짓 양성: 테스트는 통과했지만(양성 결과) 실제로는 감염되지 않은 경우 이를 TDD로 연결하면: 테스트는 통과했지만 실제 코드는 요구사항을 만족하지 않는 경우 TDD에서 이 용어들의 정의가 명확히 정해져 있는 건지, 그리고 어느 쪽이 올바른 정의인지 궁금합니다. 감사합니다.
