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체험환경 삽입모드

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 실기 체험환경에서 코드를 작성하는데 이전에 썼던 코드를 수정하려고 하니 삽입되지않고 덮어써져서 코드 수정하는데 어려움을 겪고있습니다! 혹시 덮어쓰기모드에서 삽입모드로 변경하려면 어떻게 해야되나요? 항상 감사합니다!

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노앙 댓글 1 좋아요 0 조회수 78

System.nanoTime() 메소드에 대하여 문의 드립니다.

미해결

김영한의 실전 자바 - 중급 1편

[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] 안녕하세요, 영한님, 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 수업을 듣던 도중에 아래 내용이 잘 못된 것을 알게 되었는데요. System.currentTimeMillis() 은 1970년대 이후로 경과된 시간을 나타내지만, System.nanoTime() 은 JVM이 시작된 시간으로부터 경과된 시간을 나타냅니다. 즉, System.nanoTime() 은 현재 시간을 나노초로 변하지 않습니다. 이 부분 확인 부탁드려도 될까요? 감사드립니다.

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seonman.kim 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

노션에 오타가 있서요

해결됨

6주 완성! 백엔드 이력서 차별화 전략 4가지 - 똑같은 이력서 속에서 돋보이는 법

첫번째로딩:5 두번째로딩:5 이 맞는 거 같아요 5주차 15) 대표적인 문제 사례 1, 2 해결 방법 에 있습니다

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kongminoo 댓글 2 좋아요 0 조회수 108

SAVE Request 창 띄우는 법

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)

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tlstkdguq97 댓글 1 좋아요 0 조회수 119

포스트맨 사용법이 바뀌어서 강의를 따라가지 못하겠습니다. 2

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...

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댓글 1 좋아요 0 조회수 102

포스트맨 사용법이 바뀌어서 강의를 따라가지 못하겠습니다.

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.

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강의보다 낫네

미해결

죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.

무지성 강의 시청하다보면, 그냥 음음 하다가 끝나는 경우도 종종 있는데, 이건 읽으면서 무조건 쳐보니까 좋네 ㅇㅇ; notebooklm 에 넣어넣고 쓰고싶음

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비오 댓글 2 좋아요 1 조회수 162

merge() 관련 질문

미해결

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편

안녕하세요. 영한님 책으로 복습 중에 궁금한 점이 생겼습니다. 117p 에서 merge() 의 동작 과정을 설명하는 내용 중에 아래의 내용이 있습니다. 2. 파라미터로 넘어온 준영속 엔티티의 식별자 값으로 1차 캐시에서 엔티티를 조회한다. 여기서 "준영속 엔티티면 1차 캐시에 당연히 없을텐데 왜 1차 캐시를 조회하지?" 라는 의문이 생겼습니다. 질문1) 어떠한 경우 때문에 1차 캐시를 조회하는 것인가요? 추가로, 119p 에 아래의 내용이 있습니다. 병합은 준영속, 비영속을 신경 쓰지 않는다. ~ 따라서 병합은 save or update 기능을 수행한다. 질문2) save 기능을 하는 경우에 merge() 내부적으로 persist() 로직이 포함되어 있나요?

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조태준 댓글 1 좋아요 0 조회수 43

선생님하고 똑같이 작성했는데 rmse가 도저히 ㅠㅠ왜그런걸까요

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 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) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 115

return하는 이유

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.여태 변수선언하면서 한번도 return 쓴적 없는데 이번 강의에서 sum을 return 해준 이유가 무엇인가요

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안병욱 댓글 2 좋아요 0 조회수 81

저는 RMSE값이 1099정도 나오는데 ㅠㅠ

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 91

작업형2 모델 검증

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?

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이정균 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

3회 기출유형 (작업형2) _ 제출형식에 관한 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!

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wlsgur737 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

stringtemplate를 이용하여 where절 검색 방법 질문 드립니다.

미해결

실전! Querydsl

Expressions.stringTemplate() 로 사용자 정의 복호화 함수로 필드를 복호화 후 containIgnorecase로 검색을 하고싶은데 서로 타입 에러로 되지않는데 혹시 이걸 해결을 할 수 있는 방법이 없을까요? where 절에 Expressions . stringTemplate ( "함수명{0})" , 엔티티.필드명 ).contailIgnoreCase(searchText); 이런 형태로 검색을 하고싶었는데 아무리 검색을 해봐도 찾을 수가 없어 질문을 남겨봅니다.

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이성재 댓글 1 좋아요 0 조회수 108

실습파일

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ

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봉준 댓글 2 좋아요 0 조회수 61

자유도 구할때

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?

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지원 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

test_size

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

test_size를 0.15로 잡은 이유가 있을까요 ?? 저 사이즈 크기는 어떻게 잡는게 좋은지 궁금합니다.

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 82

'id'컬럼 제거

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

결측치 처리 마지막 단계에서 'id'컬럼은 어떤 이유로 제거를 하는 것일까요 ??

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 78

결측치 처리

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

'reviews_per_month' 컬럼을 삭제하는 방법으로 해도 상관이 있을까요 ?? 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는게 판단이 안될때 결측치 있는 컬럼 전부 삭제하는 방법으로 하면 안되는지 궁금합니다.

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

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