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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
검증데이터 분할을 할 때 왜 gender를 drop하나요? from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_val,y_train,y_val =train_test_split( train.drop('gender',axis=1),train['gender'] ,test_size=0.2,random_state=0) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape,y_val.shape)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pred 컬럼 명이 0또는1이 아니라 문자일 때 컬럼을 선택해주기 위해서 pos_label을 사용해준다고 하셨는데 모든 평가지표에서 pos_label을 사용해야 하는지와 pos_label을 써서 컬럼을 선택해줬는데, 실제 값을 예측할 때 {'pred':pred[:,1]}을 해주는게 맞는지 궁금합니다 이미 한 컬럼이 선택됐는데 범위를 지정할 경우 이상이 없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pop 이용하지않고 제가 쓴 것처럼 저런 코드로 target 지정하면 추후에 어디에 문제가 발생할까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #분류문제이고 랜덤으로 할것이다. #전처리 필요없음 (결측치없음) #basic 수치형데이터만 활용 train.info() target=train['Segmentation'] train=train[['Age','Work_Experience','Family_Size']] test=test[['Age','Work_Experience','Family_Size']] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(train,target) pred=model.predict(test) pred
해결됨
김영한의 실전 자바 - 고급 2편, I/O, 네트워크, 리플렉션
[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] 예제에서 요청 헤더를 파싱할때 ":" 문자를 기준으로 split 하는데요, 이럴때 헤더 라인 중 Host: localhost:12345 여기서 value 부분에도 ":" 문자가 있어서 ["Host", "localhost", "12345"] 배열로 split되고 파싱 과정에서 마지막 "12345" 부분이 소실되는데 문제가 없을까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
유형2의 문제인데요. 생성자가 있는지 없는지 판단하는걸 어떻게 하는거죠? class가 있으면 생성자가 있는 거 아닌가요 ㅠ?
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] @ManyToMany는 조인 테이블에 단순히 연결 정보 외 다른 데이터를 추가하기 어렵다고 하셨는데 왜 어려운지... 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
8회 기출유형 작업형3 문제 1-1 "0.05 이상"이면은 >=로 찾아야 하는게 아닌가요? 영상에서는 >로 작성하셔서 문의드립니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3사분위수와 1사분위수의 차를 구하는 문제에서 결측값이 있는 컬럼들의 결측값을 제거한 후에 즉 전처리를 한후에 답을 구하면 안되는거죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=800,max_depth=9,random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) pred=model.predict_proba(test) print(test.shape) print(pred.shape) submit= pd.DataFrame({ "index":test.index, "pred" :pred[:,1] }) submit.to_csv("9999.csv",index=False) y_test=pd.read_csv("y_test.csv") roc_auc_score(y_test,pred)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요? 아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 이 경우 Locker를 주테이블로 삶아서 Member에 있는 Locker locker;를 삭제하고 Locker에 Member member;를 추가하면 해결 되는게 맞을까요?! 많이 헷갈리네요... 개념이 헷갈리지 않기 위해서는 몇 챕터를 다시 보면 좋을까요?!
미해결
Airflow 마스터 클래스
Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?
해결됨
[파이썬/Python] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편
강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
(사진)
미해결
실전! 스프링 데이터 JPA
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] 안녕하세요. 궁금한게 있어서 질문 드립니다. 테이블을 년도별로 나누어야 하는 경우 예) person2025, person2026 파티션 테이블도 있겠지만 장기적으로는 나눠야 한다면, 이 경우 하나의 Entity로 테이블을 동적으로 변경 해서 사용하는 방법이 있는지 아니면 Native Query 쿼리로 하는지 실무에서는 어떻게 하는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험 문제에서도 큰 제목으로 '다중 선형 회귀' 이렇게 제시해주는건가요?
미해결
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
신발 사이즈를 5씩 증가시킨다고 할 때, 저는 단순히 size 변수를 따로 만들어서 250을 저장하고, 그걸 또 배열 인덱스 0번에 저장하고, 그걸 5씩 더해주는 식으로 복잡하게 했는데 정답은 sizeOfshoe[i] = 250 + (5 * i); 이 한줄로 끝나버리더라고요. 아직 초보 단계라 그런건지 수학적 사고를 잘 못해서 그런지 궁금합니다. 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 앞선 강의와 예제들로, id컬럼같은건 머신러닝에 긍정적인 영향을 주지않고 삭제해도 학습에 무방하다고 단순히 이해했습니다. 원핫인코딩 예제때 item_id 삭제에 대해선 설명주시긴 했지만, 모든 상황에서 Id컬럼은 제외한채 뒷 단계를 진행하는것에 고려사항이 있을지 문의드립니다. cols = ['Item_Fat_Content','Item_Type',' Outlet_Size','Outlet_Location_Type ','Outlet_Type'] *Item_Identifier/Outlet_Identifier 은 제외 # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Item_Identifier 6818 non-null object 1 Item_Weight 5656 non-null float64 2 Item_Fat_Content 6818 non-null object 3 Item_Visibility 6818 non-null float64 4 Item_Type 6818 non-null object 5 Item_MRP 6818 non-null float64 6 Outlet_Identifier 6818 non-null object 7 Outlet_Establishment_Year 6818 non-null int64 8 Outlet_Size 4878 non-null object 9 Outlet_Location_Type 6818 non-null object 10 Outlet_Type 6818 non-null object 11 Item_Outlet_Sales 6818 non-null float64 dtypes: float64(4), int64(1), object(7) memory usage: 639.3+ KB
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 모의고사 노트북링트는 어디에 나와있나요? 코랩에서 문제를 보려고 하는데 찾을 수 없네요ㅠㅠ
