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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터프레임을 만들때 'ID'는 test_id로 pop 했기 때문에 'ID':test_ID가 되는게 이해가 되는데 그러면 'Segmentation'은 :pred가 아닌 target이 되어야 하는것 아닌가요? target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') # 예측 결과 -> 데이터 프레임 submit = pd.DataFrame({ 'ID': test_ID, 'Segmentation':pred }) submit
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
rf.fit( train,target )에 들어가는 값과 pred = rf.predict( test )에 들어가는 값이 train,target, test가 들어가는 이유가 있나요? 저기 들어가는 값의 기준이 궁금합니다. # 모델 선택 및 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) pred
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
sementation과 id를 삭제하는 이유가 뭔가요? 그리고 id를 복사할 때 train 데이터가 아닌 test 데이터를 사용하는 이유도 뭔가요 ?
미해결
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요! 캐시관련 질문 사항이 있습니다! 현재, 강의 내용에선, react query 를 사용한 클라이언트측 캐시와, unstable_cached 를 사용한 서버 캐시를 둘다 같은 하나의 데이터에 적용하신 모습을 확인하였습니다. 궁금증은, 현재 블로그 목록 조회는 두개 캐시 기법이 모두 적용되어 있는데, 둘 중 하나만 캐시를 해 놓아도 될 것 같다 라는 생각이 드는데, 이게 맞는지 궁금합니다. 혹시, 하나만 선택해야 된다면 이번 블로그 목록 케이스에서는 어떤 방식의 캐시를 적용하시는걸 추천하시나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상 위치) 21:25 결과 예측 관련 질문입니다. 1) 랜덤포레스트랑 XGB로 평가한 후, 마지막에 예측은 XGB로 했는데 어떤 기준으로 XGB를 선택하는건가요?? 2) pred랑 pred_proba 중에 pred_proba를 사용한 이유가 있나요? pred_proba = xgb.predict_proba(test)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님은 0부터 496이 나오는데 저는 1489까지 나옵니다. 그리고 답도 차이가 많이 납니다. 괜찮은 것 인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
predict를 사용할때와 predict_proba를 사용할때의 차이가 무엇인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩을 했을때 강의에는 0또는 1로 나오는데 제가 했을땐 True와 False로 나옵니다. 괜찮은가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수치형 변수 스케일링을 할때 cols 에서 왜 TravelInsurance 는 제외시키나요? 그리고 display함수가 print함수와 다른 점은 무엇인가요? # 수치형 변수 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age','AnnualIncome','FamilyMembers','ChronicDiseases'] display(a_train.head()) a_train[cols] = scaler.fit_transform(a_train[cols]) a_test[cols] = scaler.transform(a_test[cols]) a_train.head()
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 시험환경 세팅 (코드 변경 X) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def exam_data_load(df, target, id_name="", null_name=""): if id_name == "": df = df.reset_index().rename(columns={"index": "id"}) id_name = 'id' else: id_name = id_name if null_name != "": df[df == null_name] = np.nan X_train, X_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2021) y_train = X_train[[id_name, target]] X_train = X_train.drop(columns=[target]) y_test = X_test[[id_name, target]] X_test = X_test.drop(columns=[target]) return X_train, X_test, y_train, y_test df = pd.read _csv("../input/titanic/train.csv") X_train, X_test, y_train, y_test = exam_data_load(df, target='Survived', id_name='PassengerId') #print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) X_train = X_train.drop(['Cabin','Name','Ticket'],axis=1) X_test = X_test.drop(['Cabin','Name','Ticket'],axis=1) X_train['Age']=X_train['Age'].loc[X_train['Age']>=1] X_train['Age']=X_train['Age'].fillna(X_train['Age'].mean()) X_test['Age']=X_test['Age'].loc[X_test['Age']>=1] X_test['Age']=X_test['Age'].fillna(X_test['Age'].mean()) X_train['Embarked']=X_train['Embarked'].fillna(X_train['Embarked'].mode()[0]) X_test['Embarked']=X_test['Embarked'].fillna(X_test['Embarked'].mode()[0]) cond=pd.get_dummies(X_train['Sex']) cond2=pd.get_dummies(X_test['Sex']) X_train['female']=cond.iloc[:,0] X_train['male']=cond.iloc[:,1] X_test['female']=cond2.iloc[:,0] X_test['male']=cond2.iloc[:,1] X_train = X_train.drop('Sex',axis=1) X_test = X_test.drop('Sex',axis=1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() cols=['Embarked'] for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col]= le.fit _transform(X_train[col]) X_test[col]=le.transform(X_test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(X_train,y_train['Survived'],test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=42) model.fit (X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) accuracy_score(y_val,pred) pred=model.predict(X_test) submit = pd.DataFrame( { 'PassengerId' : X_test['PassengerId'], 'Survived' : pred } ) submit.to _csv("003000000.csv",index=False) submit.head() pd.read _csv("/kaggle/working/003000000.csv") accuracy_score(y_test['Survived'],submit['Survived']) 베이스라인 안보고 혼자 해봤습니다. 이렇게 작성했는데 마지막줄에서 점수는 나오는데 타이타닉 캐글 대회에는 제출이 안되서요 혹시 어느부분이 잘못된건지 알수있을까요?? 그리고 이렇게 실행해도 맞는건지도 답변 부탁드립니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 결측치 포함된 columns들 삭제하는 과정에서, 영상에서는 host_id는 결측치가 존재하지 않는데 drop으로 삭제하였습니다. 따로 이유가 있는걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
32. 캐글(kaggle) 필사 전략 강의에서 노션 정리하신 것을 수업 노트에 올려 주신다고 하셨는데, 확인이 안되어 문의드립니다! (18:10)
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요, 최근에 airflow를 공부해보려고 해당 인강을 구매했는데, airflow3버전 인강 업데이트 예정이라는 공지를 보고, 대기 중에 있습니다. 혹시 언제쯤 업데이트 될 예정인지 알 수 있을까요? 아니면 우선 airflow2 버전으로라도 보는게 나을까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
첫 번째, 두 번째 둘 다 groupby(컬럼명)했는데 왜 첫번째는 에러가 나고 두번째는 정사적으로 작동하나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인덱스 값이 2001인 데이터(행)을 선택할 때 df.loc[2001] df.loc[2001].mean() loc 대신 df.iloc[1,:].mean() 위처럼 iloc 함수를 사용해도 되나요?
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 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스
next js 14버전, tailwind도 3.4.17로 설치하였는데, @apply 가 먹히지 않네요. 어떻게 하나요? globals.css에도 @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; 입력 시, 'Unkown at rule @tailwind' 라는 메시지가 송출됩니다. tailwind.config.ts (js->ts 변경) 파일에도 module.exports = { content: [ "./pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./components/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./app/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", ], theme: { extend: { colors: { background: "var(--background)", foreground: "var(--foreground)", 철수가좋아하는색깔: "blue", 영희가좋아하는색깔: "green", }, }, }, plugins: [], }; 입력했습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 9회 기출유형 원본파일은 깃허브상에 없던데 업데이트 예정인가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) 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)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
roc_auc_score, f1_score, accuracy_score를 구할때 print문의 y_val,pred를 넣는데 왜 저 2가지를 넣는건가요? 그리고 proba는 뭔가요? print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred))
