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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1.분류모델에서 검증데이터 분할시 stratify 옵션은 타겟변수명 넣으면 될까요? 예)train_test_split(train,target,test_size =0.2 , random_state =2022, stratify =target) 2.분류모델에서 는 평가모델에 상관없이 무조건 사용해도되는지요?제약사항이 있는지 궁금합니다.
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요, 강의 너무 잘 수강하고 있습니다. 강의 수강 중 질문이 생겨서요 refresh Token을 사용하지 않는 이유가 있을까요? access 토큰 하나를 하루의 유효기간을 부여해서 사용하는 이유가 궁금합니다. jwt 버전이 0.11.5로 진행해주셨는데 0.12.x 버전도 있는 걸로 알고 있어요 버전의 올라감과 동시에 로직의 변화도 있는 거로 알고 있습니다. 요것도 0.11.x로 진행하신 이유가 궁금합니다.
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 이렇게 작성해도 감점 없을까요? 영상에 나온 rmse 값보다 훨씬 작습니다. (저는 rmse : 816.38 나옵니다) # 2. 탐색적 분석 / 결측치 채우기 # 환불금액 # print( train.info ()) # print(train.head(3)) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) a = int(train['환불금액'].mean()) # print(a) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(a) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(a) train = train.drop('주구매상품',axis=1) test = test.drop('주구매상품',axis=1) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) # 3. 인코딩 target = train.pop('총구매액') # print(target) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # print( train.info ()) # print( test.info ()) # 4. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split x_t, x_v, y_t, y_v = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) # 5. 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state = 0) model.fit (x_t, y_t) pred = model.predict(x_v) # 6. 평가 - 816.38 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_v, pred) print(rmse) # 7. 예측 pred = model.predict(test) # 8. 제출 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv", index=False) result = pd.read _csv("result.csv") print(result)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 3유형 문제 푸는중입니다. stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater') stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less") 두 코드의 결과 중 통계량은 왜 다를까요? 하나는 양수 하나는 음수입니다. 적은 것 보고 적다고하고, 큰 것을 크다고 하면 결과가 같다고 들었던 것 같은데 잘못 알고있는걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 오브젝트가 대부분인 데이터인데, 오브젝트를 드랍한 게 인코딩 했을 때보다 점수가 더 좋게 나오는 경우.. 그냥 드랍해서 모델 학습시켜도 되는 걸까요? 전에 다른 회차에서도 하나만 수치형 데이터인데 그 수치형 데이터만으로 예측한 게 점수가 더 좋게 나왔었어요..!
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 선생님, 지금까지 코랩이나 주피터에서 연습할때는 프린트 없이 출력하면 데이터테이블 형태로 나와서 보기 편했는데, 체험환경은 프린트를 무조건 넣으면 시리즈로 나와서 보기 불편한데, 이걸 데이터프레임형식으로 보는 방법이 있나요...? ㅠㅠ
미해결
김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 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. 배우는 언어들 자바,c언어,파이썬 기본 문법을 먼저 다 수강하는게 좋을까요 아니면 자바를 주력 언어로 공부하면서 틈날때 다른 언어들을 공부해야할까요? 학점 챙기려면 기본언어들만 수강하는게 좋아보이는데 문법 공부만 하루종일 하면 좀 헷갈리기도하고 지루할거같아서 질문드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 책과 강의 구매후 공부중입니다. 책에 챕터3에 연습문제가 있는데요, 해당 문제는 강사님의 깃허브에서 파일이 있더라구요. 그리고 캐글에도 다른 연습문제가 있는거 같은데.. 두 곳에서 문제를 다 풀면 좋지만, 시간 여건상 하나만 선택해야 한다고 했을때, 어느 문제를 풀어보는게 좋을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형 2를 풀다 생긴 질문인데요. train_test_split함수에 들어있는 random_state값이 바뀔때 마다 평가지표의 값이 눈에 띄게 달라지는데 정상인가요? 0일땐 800초반대, 1일땐 1100중반대가 나오는데, 이정도면 꽤나 차이가 나는게 아닌지요? +시험 현장에선 random_state 값을 두세개 넣어보는게 좋을까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 말씀하신 아래 방법 외에 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test)는 안되는건가요? 이것도 원핫인코딩과 동일한데 확인부탁드립니다. # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) # df = pd.concat([train, test]) # df = pd.get_dummies(df) # # 다시 분리 # train = df.iloc[:len(train)] # test = df.iloc[len(train):] # print(train.shape, test.shape)
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 영한님 안녕하세요 Spring Data JPA를 사용해서 벌크 연산 관련해서 공부하던 중에 이상한 점을 발견했습니다. (Spring Data JPA 지만 영속성 컨텍스트 flush는 이 강의와 관련이 깊다 생각해 이 강의에 질문 드립니다) ..... 우선 실제 제가 겪었던 상황의 코드가 아닌 다른 같은 상황의 예제 코드이기 때문에 완전하지 않은 점 양해 부탁드립니다.. 3개의 엔티티 (User, UserRole, Comment) 가 존재하고 연관관계 매핑 및 외래키 제약조건은 존재하지 않습니다. // 코드 ~~ List<User> userList = new ArrayList<>(); // 코드 ~~~~ userRepository.saveAll(userList); // 저장 userRoleRepository.save(user_role_map); // 저장 Comment c = new Comment("1", "코멘트"); commentRepository.save(c); // 저장 // 코멘트는 제가 직접 객체를 생성해서 테스트 해보려고 추가하였습니다. 로직과는 관련없습니다. // 위의 userList와 다른 리스트 updateName(userListToUpdate); public interface UserRepository extends JPARepository<User,Long> { @Modifying(clearAutomatically = true) @Query(UPDATE User u SET u.name ="AA" WHERE u IN :users) int updateName(@Param("users") List<User> users); } User에 대해 벌크연산을 진행했습니다. 여기서, userList가 비어있고, userRole와 Comment c에 대해 insert 쿼리가 나가지않고 벌크 연산 업데이트만 진행됩니다..! 이 부분은 당연히 영속성 컨텍스트가 clear 됐기 때문에 그런거라고 이해했습니다. 하지만, userList가 비어있지 않은 경우에는 saveAll로 인해 insert 쿼리가 나가면서 userRole, c 까지 모두 insert 쿼리가 실행되는데 이 부분이 잘 이해가 가질 않습니다... 요약하면, user에 대해 insert 쿼리가 실질적으로 나갈 때에만 다른 엔티티들도 @Modifying(clearAutomatically = true) 되면서 같이 insert 쿼리가 나가고, 비어있지않은 경우에는 insert 쿼리가 나가질 않습니다. 이 벌크 연산이 User에 대한 것이기 떄문에 user에 대한 동기화쿼리는 나가고, 그게 나가면서 다른 엔티티까지 같이 나가는 원리일까요? userRole과 comment는 모두 연관관계매핑도 되어있지않은데 왜 insert 쿼리가 같이 나가는지 궁금합니다
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 p-value 값을 구할때, 반올림하거나 정수를 구하라 이런말 없으면 그냥 카이제곱검정했을 때 나온 소숫점 자리수 전부 다 입력해야하나요? 하나라도 빠지면 틀리는걸까요? 자리수 명시가 명확하지않는경우도 있나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
10분 4초에서 합동분산추정량을 구할 때 자유도는 sum을 쓰시고 그 전 1번 문제에서 자유도를 구하실 때는 len으로 하셨는데, 차이가 있을까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1유형이랑 3유형에서 소문제가 여러 개 있을 때 답을 하나씩 옮겨적는다고 하면 문제 1-1 답안 적고 1-2 답 확인하러 코드로 넘어가면 1-1 답안 유지되나요 아니면 사라지나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분류모델의 경우 평가값이 0.9언저리면 괜찮은것으로 알고 있는데 회귀모델의 경우 평가지표 값이 r2같은것 제외하고는 mae,rmse등은 낮은것이 좋은것으로 알고있습니다 근데 평균의 10%이하 정도 보통 좋은것으로 알고있는데 어떤값이 좋은지 어떻게 비교할수 있나요??
해결됨
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
가상환경을 맞추는 작업(확인)을 하지 않으면 어떤 문제가 생기는지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 수치형과 범주형데이터를 분리했다가 합치지 말고, 바로 원핫인코딩을 진행해서 해도 괜찮을까요? 또, max_depth도 꼭 필요한지, 어디서 적용해야하는지도 궁금합니다
해결됨
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
6:46초에서 설명하시는대로 패치 조인을 사용하지 않고, 기본 조회만 했을 때 프록시로 인해 지연 로딩이 발생할 것으로 기대했으나, 마치 패치 조인처럼 한번만 조회되고 모든 데이터가 출력됩니다. 원인을 잘 모르겠는데 알려주세요. Team은 LAZY 조인으로 설정되어 있음 Team teamA = new Team(); teamA.setName("teamA"); em.persist(teamA); Team teamB = new Team(); teamB.setName("teamB"); em.persist(teamB); Member member1 = new Member(); member1.setUsername("USER1"); member1.changeTeam(teamA); em.persist(member1); Member member2 = new Member(); member2.setUsername("USER2"); member2.changeTeam(teamA); em.persist(member2); Member member3 = new Member(); member3.setUsername("USER3"); member3.changeTeam(teamB); em.persist(member3); List<Member> noFetchJoin = em.createQuery("SELECT m FROM Member m", Member.class).getResultList(); for (Member member : noFetchJoin) { System.out.println("member: " + member.getUsername() + " | Team: " + member.getTeam().getName()); } 결과:
해결됨
옆집 개발자와 같이 진짜 이해하며 만들어보는 첫 Spring Boot 프로젝트
안녕하세요, 수업자료 pdf는 어디에 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 수강중 문의드립니다 전처리 파트 중 인코딩 부분에서, 인코딩 했을 때 칼럼수가 너무 많아질 경우 원핫 말고 라벨인코더를 사용하는데요 시험장 컴퓨팅 환경을 기준으로 컬럼이 몇개 오버될경우 라벨인코더를 사용하면 좋을지 에대해 기준점을 제시해주시면 감사하겠습니다.(현재 200개 언더로는 원핫 쓰고 그이상은 라벨인코더 쓰는 식으로 하고있습니다)
